Kendi kendine giden araba - Self-driving car

Otonom araç ( AV ), sürücüsüz araba veya robotik araba ( robo-car ) olarak da bilinen kendi kendini süren bir araba , araç otomasyonunu içeren , yani çevresini algılayabilen ve hareket edebilen bir kara aracıdır . çok az veya hiç insan girdisi olmadan güvenli bir şekilde . Bu teknolojinin geleceği, birden fazla endüstri ve diğer koşullar üzerinde bir etkiye sahip olabilir .

Kendi kendini süren arabalar, çevrelerini algılamak için termografik kameralar , radar , lidar , sonar , GPS , odometri ve atalet ölçüm birimleri gibi çeşitli sensörleri birleştirir . Gelişmiş kontrol sistemleri , uygun navigasyon yollarının yanı sıra engelleri ve ilgili işaretleri belirlemek için duyusal bilgileri yorumlar .

Teknolojinin olası uygulamaları arasında kişisel sürücüsüz araçlar, paylaşılan robotaksi ve bağlantılı araç takımları yer alıyor. Tamamen kendi kendini süren bir ticari otomobil geliştirmeye yönelik birkaç proje, çeşitli geliştirme aşamalarındadır, ancak günlük tüketiciler için kendi kendine giden otomobiller mevcut değildir.

Araçlardaki özerklik, SAE International tarafından geliştirilen bir sisteme (SAE J3016, periyodik olarak revize edilmiştir) göre genellikle altı düzeyde kategorize edilir. SAE seviyeleri , kabaca Seviye 0 olarak anlaşılabilir - otomasyon yok; Seviye 1 - uygulamalı/paylaşılan kontrol; Seviye 2 - eller serbest; Seviye 3 - gözler kapalı; Seviye 4 - boşverin ve Seviye 5 - isteğe bağlı direksiyon.

Aralık 2021 itibariyle, Seviye 3 ve üzerinde çalışan araçlar pazarın marjinal bir parçası olmaya devam ediyor. Waymo , 2020'de Phoenix, Arizona'nın bir bölümünde halka sürücüsüz taksi yolculukları sunan ilk hizmet sağlayıcı oldu . Ancak, arabada sürücü yokken, araçlarda hala uzaktan insan gözetmenleri var. Mart 2021'de Honda , yasal olarak onaylanmış bir Seviye 3 araç sağlayan ilk üretici oldu ve Toyota , Tokyo 2020 Olimpiyat Köyü çevresinde potansiyel olarak Seviye 4 hizmeti verdi . Nuro'nun 2021'de Kaliforniya'da otonom ticari teslimat operasyonlarına başlamasına izin verildi. Aralık 2021'de Mercedes-Benz , yasal gerekliliklere uygun bir Seviye 3 için yasal onay alan ikinci üretici oldu.

Çin'de, 2020'de Shenzhen'in Pingshan Bölgesi'nde Çinli firma AutoX tarafından ve 2021'de 2022 Kış Olimpiyatları için bir mekan olan Baidu tarafından Pekin'deki Shougang Park'ta halka açık iki robotaksi denemesi başlatıldı .

Tarih

En azından 1920'lerden beri otomatik sürüş sistemleri (ADS) üzerinde deneyler yapılmıştır; denemeler 1950'lerde başladı. İlk yarı otomatik araba, 1977'de, araçtaki iki kamera ve bir Analog bilgisayar tarafından yorumlanan özel olarak işaretlenmiş sokakları gerektiren Japonya'nın Tsukuba Makine Mühendisliği Laboratuvarı tarafından geliştirildi. Araç, yükseltilmiş bir rayın desteğiyle saatte 30 kilometreye (19 mph) kadar hızlara ulaştı.

1980'lerde, Carnegie Mellon Üniversitesi'nin Navlab ve ALV projeleri ile 1984'te başlayan Birleşik Devletler Savunma İleri Araştırma Projeleri Ajansı (DARPA) ve Mercedes-Benz ve Münih Bundeswehr Üniversitesi'nin EUREKA Prometheus Projesi tarafından finanse edilen, dönüm noktası niteliğinde bir otonom otomobil ortaya çıktı . 1987. 1985'te ALV, 1986'da eklenen engellerden kaçınma ve 1987'de gündüz ve gece koşullarında arazi sürüşü ile saatte 31 kilometrelik (19 mph) iki şeritli yollarda kendi kendine sürüş hızlarını gösterdi. 1995 yılında CMU'nun NavLab 5'inin Amerika Birleşik Devletleri'nin ilk otonom kıyıdan kıyıya sürüşünü tamamlamasıyla önemli bir dönüm noktasına ulaşıldı. Pittsburgh, Pennsylvania ve San Diego, California arasındaki 2.849 mil (4.585 km) yolun 2.797 mil (4.501 km)'si otonomdu (%98.2) ve ortalama 63.8 mil (102,7 km/s) hızla tamamlandı. 1960'lardan 2005'teki ikinci DARPA Grand Challenge'a kadar, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki otomatik araç araştırması öncelikle DARPA, ABD Ordusu ve ABD Donanması tarafından finanse edildi ve hızlarda artan ilerlemeler, daha karmaşık koşullarda sürüş yetkinliği, kontroller ve kontroller sağladı. sensör sistemleri. Şirketler ve araştırma kuruluşları prototipler geliştirdi.

ABD , 1991'de, otobanda yerleşik otomasyon ile araçlarda otomatik teknoloji ve araçlar arasında ve karayolu altyapısı ile işbirliğine dayalı ağ oluşturma kombinasyonu yoluyla otomatik sürüşü gösteren Ulusal Otomatik Otoyol Sistemi araştırmaları için 650 milyon ABD Doları ayırdı . Program, 1997'de başarılı bir gösteri ile sona erdi, ancak sistemi daha büyük ölçekte uygulamak için net bir yön veya finansman yoktu. Kısmen Ulusal Otomatik Otoyol Sistemi ve DARPA tarafından finanse edilen Carnegie Mellon Üniversitesi Navlab, 1995'te Amerika'da 4.584 kilometre (2.848 mil), 4.501 kilometre (2.797 mil) veya bunun %98'ini otonom olarak sürdü. Navlab'ın rekor başarısı, Delphi'nin 15 eyalette 5.472 kilometre (3.400 mil) üzerinde, zamanın %99'unda kendi kendine sürüş modunda kalırken, Delphi teknolojisiyle güçlendirilmiş bir Audi'ye pilotluk yaparak geliştirdiği 2015 yılına kadar yirmi yıl boyunca eşsizdi. 2015 yılında ABD'nin Nevada , Florida , California , Virginia ve Michigan eyaletleri, Washington DC ile birlikte , otonom araçların halka açık yollarda test edilmesine izin verdi.

2016'dan 2018'e kadar Avrupa Komisyonu , CARTRE ve SCOUT Koordinasyon Eylemleri aracılığıyla bağlantılı ve otomatik sürüş için bir inovasyon stratejisi geliştirmeyi finanse etti. Ayrıca, Bağlantılı ve Otomatik Taşımacılık için Stratejik Taşımacılık Araştırma ve İnovasyon Gündemi (STRIA) Yol Haritası 2019 yılında yayınlandı.

Kasım 2017'de Waymo , sürücüsüz otomobilleri sürücü konumunda güvenlik sürücüsü olmadan test etmeye başladığını duyurdu; Ancak, arabada hala bir çalışan vardı. Brookings Enstitüsü tarafından Ekim 2017'de yayınlanan bir rapor, 80 milyar doların o noktaya kadar kendi kendine sürüş teknolojisinin tüm yönlerine yatırıldığı bildirildiğini, ancak "otonom araç teknolojisine yapılan toplam küresel yatırımın şu ana kadarki yatırımdan önemli ölçüde daha fazla olduğunu varsaymanın makul olduğunu" ortaya koydu. Bugün nasılsın."

Ekim 2018'de Waymo, test araçlarının otomatik modda 10.000.000 milden (16.000.000 km) fazla seyahat ettiğini ve ayda yaklaşık 1.000.000 mil (1.600.000 kilometre) arttığını duyurdu. Aralık 2018'de Waymo, ABD'de Phoenix, Arizona'da tamamen özerk bir taksi hizmetini ticarileştiren ilk şirket oldu. Ekim 2020'de Waymo, Phoenix'te coğrafi çitle çevrili bir sürücüsüz yolculuk selamlama hizmeti başlattı. Arabalar, uzaktan kumandalı mühendislerden oluşan bir ekip tarafından gerçek zamanlı olarak izleniyor ve uzaktan kumandalı mühendislerin müdahale etmesi gereken durumlar var.

Mart 2019'da, otonom yarış serisi Roborace'ın önünde Robocar , dünyanın en hızlı otonom otomobili olarak Guinness Dünya Rekorunu kırdı. Kendi kendini süren araçların sınırlarını zorlayan Robocar, 282.42 km/sa (175.49 mph) hıza ulaştı - bu, İngiltere, Yorkshire'daki Elvington'daki UK Timing Association tarafından onaylanan bir ortalama.

2020'de Ulusal Ulaşım Güvenliği Kurulu başkanı, tüketicilerin 2020'de ABD'de satın alabileceği sürücüsüz arabaların ( SAE seviye 3+ ) mevcut olmadığını belirtti:

Şu anda ABD'li tüketiciler için kendi kendini süren bir araç yok. Dönem. ABD'li tüketicilere satılan her araç, gelişmiş sürücü destek sistemleri etkinleştirildiğinde bile sürücünün sürüş görevine aktif olarak katılmasını gerektirir . Gelişmiş bir sürücü yardım sistemine sahip bir araba satıyorsanız, kendi kendini süren bir araba satmıyorsunuz demektir. Gelişmiş bir sürücü yardım sistemine sahip bir araba kullanıyorsanız, kendi kendini süren bir arabaya sahip değilsiniz.

5 Mart 2021'de Honda , Japon hükümeti tarafından otonom "Trafik Sıkışıklığı Pilotu" sürüş teknolojisine güvenlik sertifikası verilmiş olan yeni onaylanmış Seviye 3 otomatik sürüş ekipmanıyla donatılmış 100 Legend Hybrid EX sedandan sınırlı sayıda Japonya'da kiralamaya başladı. ve yasal olarak sürücülerin gözlerini yoldan ayırmalarına izin verir.

Tanımlar

Kendi kendini süren otomobil endüstrisinde kullanılan terminolojide bazı tutarsızlıklar var. Çeşitli kuruluşlar, doğru ve tutarlı bir kelime dağarcığı tanımlamayı önermiştir.

2014'te, bu tür bir karışıklık, "bazı yerel kullanımların otonomu özellikle tam sürüş otomasyonuyla ilişkilendirdiğini (Seviye 5), diğer kullanımların ise bunu tüm sürüş otomasyon seviyelerine uyguladığını ve bazı eyalet yasalarının bunu şu şekilde tanımladığını belirten SAE J3016'da belgelenmiştir. yaklaşık olarak 3. Seviye veya üzerindeki herhangi bir ADS'ye [otomatik sürüş sistemi] (veya böyle bir ADS ile donatılmış herhangi bir araca) karşılık gelir."

Terminoloji ve güvenlik konuları

Modern araçlar, aracı şeridinde tutma, hız kontrolleri veya acil frenleme gibi özellikler sunar. Bu özellikler tek başına sadece sürücü destek teknolojileri olarak kabul edilir, çünkü tam otomatik araçlar insan sürücü girişi olmadan kendi kendilerini sürerken hala bir insan sürücü kontrolü gerektirirler.

Fortune'a göre, AutonoDrive, PilotAssist, Full-Self Driving veya DrivePilot gibi bazı yeni araçların teknoloji adları, sürücünün sürüş görevine dahil olması gerektiğinde hiçbir sürücü girdisi beklenmediğine inanan sürücünün kafasını karıştırabilir. . BBC'ye göre bu kavramlar arasındaki kafa karışıklığı ölümlere yol açıyor.

Bu nedenle, AAA gibi bazı kuruluşlar , sürüş görevini yönetme kapasitesine sahip olmayı amaçlayan ancak henüz hiçbir ülkede otomatikleştirilmiş araç olarak onaylanmamış ALKS gibi özellikler için standartlaştırılmış adlandırma kuralları sağlamaya çalışmaktadır. İngiliz Sigortacılar Birliği, modern otomobiller için pazarlamada otonom kelimesinin kullanımını tehlikeli buluyor çünkü otomobil reklamları, sürücülerin "otonom" olduğunu ve "otopilot"un, güvenliği sağlamak için sürücüye güvendiklerinde bir aracın kendi kendini sürebileceği anlamına geldiğini düşündürüyor. Araba sürebilen teknoloji hala beta aşamasında.

Bazı otomobil üreticileri, bazı sürüş durumlarını yönetemedikleri zaman araçların kendi kendine sürdüğünü öne sürüyor veya iddia ediyor. Tesla, Full Self-Driving olarak anılmasına rağmen sunduğu teklifin tamamen otonom bir sürüş sistemi olarak değerlendirilmemesi gerektiğini belirtti. Bu, sürücülerin aşırı özgüvene sahip olma, dikkati dağılmış sürüş davranışlarına kapılma ve kazalara yol açma riskini doğurur. Büyük Britanya'dayken, tamamen kendi kendini süren bir araba, yalnızca belirli bir listede kayıtlı bir arabadır. Güvenlik konularında havacılık sektörü tarafından on yıllar boyunca kazanılan deneyime bağlı olarak, havacılık otomasyonu güvenlik bilgilerinin otonom araçların güvenli uygulanması tartışmalarına dahil edilmesi için öneriler de olmuştur.

SMMT'ye göre, "İki açık durum vardır - bir araç ya teknoloji tarafından desteklenen bir sürücü ile desteklenir ya da teknolojinin etkin ve güvenli bir şekilde sürücüyü değiştirdiği durumlarda otomatikleştirilir."

Otonom ve otomatik

Özerk , kendi kendini yöneten demektir. Araç otomasyonu ile ilgili birçok tarihi proje , çevrelerindeki manyetik şeritler gibi yapay yardımcılara büyük ölçüde bağımlı hale getirilerek otomatikleştirildi (otomatik hale getirildi). Otonom kontrol, çevredeki önemli belirsizlikler altında tatmin edici bir performans ve harici müdahale olmaksızın sistem arızalarını telafi etme yeteneği anlamına gelir.

Bir yaklaşım, iletişim ağlarını hem yakın çevrede ( çarpışmadan kaçınmak için ) hem de daha uzakta (tıkanıklık yönetimi için) uygulamaktır. Karar sürecindeki bu tür dış etkiler, bireysel bir aracın özerkliğini azaltırken yine de insan müdahalesi gerektirmez.

2017 itibariyle, çoğu ticari proje, diğer araçlarla iletişim kurmayan veya kuşatan bir yönetim rejimiyle otomatikleştirilmiş araçlara odaklandı. EuroNCAP, " Otonom Acil Durum Frenleme " de otonomu şu şekilde tanımlar: "Sistemin, kazadan kaçınmak veya kazayı hafifletmek için sürücüden bağımsız hareket etmesi", bu da otonom sistemin sürücü olmadığını ima eder.

Avrupa'da otomatik ve otonom kelimeleri birlikte kullanılabilir. Örneğin, motorlu taşıtlar için tip onayı gerekliliklerine ilişkin 27 Kasım 2019 tarihli Avrupa Parlamentosu ve Konseyinin (AB) 2019/2144 sayılı Tüzüğü (...) kapasite:

• "otomatik araç", sürekli sürücü denetimi olmaksızın belirli süreler boyunca özerk olarak hareket etmek üzere tasarlanmış ve imal edilmiş, ancak yine de sürücü müdahalesinin beklendiği veya gerekli olduğu bir motorlu araç anlamına gelir;
• "tam otomatik araç", herhangi bir sürücü denetimi olmaksızın otonom olarak hareket etmek üzere tasarlanmış ve imal edilmiş bir motorlu araç anlamına gelir;

İngiliz İngilizcesinde, tek başına otomatikleştirilmiş sözcüğün birkaç anlamı olabilir, örneğin şu cümlede: "Thatcham ayrıca otomatik şerit takip sistemlerinin güvenliği garanti etmek için gereken on iki ilkeden yalnızca ikisini karşılayabildiğini buldu, bu nedenle yapamayacaklarını söyleyerek devam etti. , ' otomatik sürüş' olarak sınıflandırılabilir, bunun yerine teknolojinin 'destekli sürüş' olarak sınıflandırılması gerektiğini iddia eder.": "Otomatik" kelimesinin ilk geçtiği yer bir Unece otomatik sistemine atıfta bulunurken, ikinci geçtiği İngiliz yasal sistemine atıfta bulunur. otomatik araç tanımı. İngiliz hukuku, "otomatik araç"ın anlamını, bir aracın "kendi kendini sürmesi" ve sigortalı bir araç ile ilgili yorum bölümünden yola çıkarak yorumlamaktadır .

Özerk ve işbirlikçi

Bir arabanın, araç içinde herhangi bir sürücü olmadan seyahat etmesini sağlamak için, bazı şirketler uzak bir sürücü kullanır.

SAE J3016'ya göre ,

Bazı sürüş otomasyon sistemleri, tüm işlevlerini bağımsız ve kendi kendine yeterli bir şekilde yerine getirirlerse gerçekten özerk olabilir, ancak dış kuruluşlarla iletişime ve/veya işbirliğine bağlıysa, özerk değil işbirliğine dayalı olarak düşünülmelidir.

sınıflandırmalar

kendi kendine giden araba

PC Magazine kendi kendine giden bir arabayı "kendi kendini süren bilgisayar kontrollü bir araba" olarak tanımlar. Endişeli Bilim Adamları Birliği, kendi kendine giden arabaların "araçları güvenli bir şekilde çalıştırmak için insan sürücülerinin asla kontrolü ele alması gerekmeyen arabalar veya kamyonlar" olduğunu belirtiyor. Otonom veya "sürücüsüz" arabalar olarak da bilinirler, kontrol etmek için sensörleri ve yazılımı birleştirirler, gezin ve aracı sürün."

2018 İngiliz Otomatik ve Elektrikli Araçlar Yasası, aracın "bir kişi tarafından kontrol edilmediği ve izlenmesi gerekmediği bir modda çalışıyorsa" bir aracı "kendi kendine sürüyor" olarak tanımlar.

SAE sınıflandırması

Altı seviyeli bir sınıflandırma sistemi – tam manuelden tam otomatik sistemlere kadar – 2014 yılında standardizasyon kuruluşu SAE International tarafından J3016, Taksonomi ve Karayolunda Motorlu Araç Otomatik Sürüş Sistemlerine İlişkin Terimler için Tanımlar olarak yayınlandı ; detaylar periyodik olarak revize edilmektedir. Bu sınıflandırma, gevşek bir şekilde ilişkili olsalar da, aracın yeteneklerinden ziyade sürücü müdahalesi ve gereken dikkat miktarına dayanmaktadır. 2013 yılında Amerika Birleşik Devletleri'nde, Ulusal Karayolu Trafik Güvenliği İdaresi (NHTSA) orijinal resmi sınıflandırma sistemini yayınlamıştı. SAE, 2016 yılında J3016_201609 adlı sınıflandırmasını güncelledikten sonra, NHTSA SAE standardını benimsedi ve SAE sınıflandırması geniş çapta kabul gördü.

Sürüş otomasyonu seviyeleri

SAE'nin otomasyon seviyesi tanımlarında, "sürüş modu", "karakteristik dinamik sürüş görevi gereksinimlerine sahip bir tür sürüş senaryosu (örneğin, otoyol birleştirme, yüksek hızlı seyir, düşük hızlı trafik sıkışıklığı, kapalı kampüs operasyonları, vb.)" anlamına gelir.

• Seviye 0 : Otomatik sistem uyarılar verir ve anlık olarak müdahale edebilir ancak sürekli araç kontrolüne sahip değildir.
• Seviye 1 ("uygulamalı"): Sürücü ve otomatik sistem, aracın kontrolünü paylaşır. Örnekler, sürücünün direksiyonu kontrol ettiği ve otomatik sistemin ayarlanmış bir hızı korumak için motor gücünü kontrol ettiği ( Hız kontrolü ) veya hızı korumak ve değiştirmek için motor ve fren gücünü kontrol ettiği sistemlerdir ( Adaptif hız kontrolü veya ACC); vehız manuel kontrol altındayken direksiyonun otomatikleştirildiği Park Yardımı . Sürücü, herhangi bir zamanda tam kontrolü tekrar almaya hazır olmalıdır. Şeritte Kalma Yardımı (LKA) Tip II, Seviye 1 kendi kendine sürüşün başka bir örneğidir. Autopilot Review dergisinegöre, sürücüyü bir çarpışmaya karşı uyaran ve tam frenleme kapasitesine izin veren otomatik acil frenleme de Seviye 1 özelliğidir.
• Seviye 2 ("eller serbest"): Otomatik sistem aracın tam kontrolünü alır: hızlanma, frenleme ve direksiyon . Sürücü, sürüşü izlemeli ve otomatik sistemin gerektiği gibi yanıt vermemesi durumunda her an müdahale etmeye hazır olmalıdır. "Eller kapalı" stenografisi kelimenin tam anlamıyla alınmak anlamına gelmez - SAE 2 sürüşü sırasında sürücünün müdahaleye hazır olduğunu doğrulamak için el ve tekerlek arasındaki temas genellikle zorunludur. Sürücünün dikkatini trafiğe odakladığını doğrulamak için sürücünün gözleri kameralarla izlenebilir. Resmi olarak yarım seviye olmamasına rağmen, kelimenin tam anlamıyla eller serbest sürüş seviye 2.5 olarak kabul edilir. Yaygın bir örnek, sürücünün aracı yalnızca General Motors tarafından Cadillac CT6'daki "Super-Cruise" veya Ford'un F-150 BlueCruise'ı gibi izlemesi için şeritte kalma destek teknolojisini kullanan uyarlanabilir hız sabitleyicidir.
• Seviye 3 ("gözler kapalı"): Sürücü, dikkatini sürüş görevlerinden güvenli bir şekilde uzaklaştırabilir, örneğin sürücü mesaj yazabilir veya bir film izleyebilir. Araç, acil frenleme gibi anında müdahale gerektiren durumlarla başa çıkacaktır. Sürücü, araç tarafından talep edildiğinde, üretici tarafından belirtilen sınırlı bir süre içinde müdahale etmeye hazır olmalıdır. Otomatik sistemi, sürüş sıranız geldiğinde sizi düzenli bir şekilde uyaracak bir yardımcı sürücü olarak düşünebilirsiniz. Bir örnek, Trafik Sıkışıklığı Şoförü olabilir, başka bir örnek, uluslararası Otomatik Şeritte Tutma Sistemi (ALKS) düzenlemelerini karşılayan bir araba olabilir.
• Seviye 4 ("zihin kapalı"): Seviye 3 olarak, ancak güvenlik için sürücünün dikkatine gerek yoktur, örneğin sürücü güvenle uyuyabilir veya sürücü koltuğundan ayrılabilir. Bununla birlikte, kendi kendine sürüş yalnızca sınırlı uzamsal alanlarda ( geofenced ) veya özel koşullar altında desteklenir. Bu alanların veya koşulların dışında, sürücü kontrolü tekrar ele almazsa, araç yolculuğu güvenli bir şekilde iptal edebilmelidir, örneğin, yavaşlayın ve aracı park edin. Bir örnek, belirli bir zamanda ve miktarlarda bir alanda seçilen yerleri kapsayan robotik bir taksi veya robotik bir teslimat hizmeti olabilir.
• Seviye 5 ("direksiyon simidi isteğe bağlı"): Hiçbir şekilde insan müdahalesi gerekmez. Bir örnek, dünyanın her yerinde, tüm yıl boyunca, her türlü hava koşulunda her türlü yüzeyde çalışan robotik bir araç olabilir.

Aşağıdaki resmi SAE tanımında, insan sürücünün artık sürekli olarak çevreyi izlemesinin beklenmediği SAE Düzey 2'den SAE Düzey 3'e önemli bir geçiş söz konusudur. SAE 3'te, insan sürücünün otomatik sistem tarafından istendiğinde müdahale etme sorumluluğu devam eder. SAE 4'te insan sürücü her zaman bu sorumluluktan kurtulur ve SAE 5'te otomatik sistemin hiçbir zaman müdahale istemesine gerek kalmaz.

SAE (J3016) Otomasyon Seviyeleri

SAE Seviyesi	İsim	anlatı tanımı		Direksiyon ve hızlanma/ yavaşlamanın yürütülmesi	Sürüş ortamının izlenmesi	Dinamik sürüş görevinin geri dönüş performansı	Sistem yeteneği (sürüş modları)
İnsan sürücü sürüş ortamını izler
0	Otomasyon Yok	"Uyarı veya müdahale sistemleriyle geliştirilmiş" olsa bile, dinamik sürüş görevinin tüm yönlerinin insan sürücüsü tarafından tam zamanlı performansı		insan sürücü	insan sürücü	insan sürücü	n/a
1	Sürücü Yardımı	"Direksiyon veya hızlanma/yavaşlama" sürücü destek sistemi tarafından sürüş moduna özel yürütme	sürüş ortamı hakkındaki bilgileri kullanma ve insan sürücünün dinamik sürüş görevinin kalan tüm yönlerini gerçekleştirmesi beklentisiyle	İnsan sürücü ve sistem			Bazı sürüş modları
2	Kısmi Otomasyon	Hem direksiyon hem de hızlanma/yavaşlama için bir veya daha fazla sürücü destek sistemi tarafından sürüş moduna özel yürütme		sistem
Otomatik sürüş sistemi sürüş ortamını izler
3	Koşullu Otomasyon	Dinamik sürüş görevinin tüm yönleriyle otomatik sürüş sistemi tarafından sürüş moduna özel performans	insan sürücünün müdahale talebine uygun şekilde yanıt vereceği beklentisiyle	sistem	sistem	insan sürücü	Bazı sürüş modları
4	Yüksek Otomasyon		Bir insan sürücü müdahale talebine uygun bir şekilde yanıt vermese bile , araç yönlendirme sistemi ile güvenli bir şekilde kenara çekilebilir.			sistem	Birçok sürüş modu
5	Tam Otomasyon		bir insan sürücü tarafından yönetilebilecek tüm yol ve çevre koşullarında				Tüm sürüş modları

SAE'ye Eleştiri

SAE Otomasyon Düzeyleri, teknolojik odakları nedeniyle eleştirilmiştir. Seviyelerin yapısının, otomasyonun doğrusal olarak arttığını ve daha fazla otomasyonun daha iyi olduğunu gösterdiği ileri sürülmüştür, ki bu her zaman böyle olmayabilir. SAE Düzeyleri ayrıca altyapı ve yol kullanıcısı davranışında gerekli olabilecek değişiklikleri hesaba katmaz.

teknoloji

Dijital teknoloji olarak otonom araçların özellikleri, diğer teknoloji ve araç türlerinden ayırt edilebilir. Bu özellikler, otonom araçların olası değişikliklere karşı daha dönüştürücü ve çevik olabileceği anlamına geliyor. Özellikleri arasında hibrit navigasyon, homojenleştirme ve ayrıştırma, araç iletişim sistemleri, yeniden programlanabilir ve akıllı, dijital izler ve modülerlik yer alıyor.

Hibrit navigasyon

Araba navigasyon sistemi, konum sistemi, elektronik harita, harita eşleştirme, küresel yol planlama, çevre algılama, lazer algılama, radar algılama dahil, sürücüsüz arabanın arabayı kontrol etmesine yardımcı olan farklı sistemler vardır. görsel algı, araç kontrolü, araç hızı ve yönü algısı ve araç kontrol yöntemi.

Sürücüsüz otomobil tasarımcıları, diğer araçların ve önünüzdeki yolun doğru tespitini sağlamak için duyusal verileri analiz edebilen kontrol sistemleri üretmeye zorlanıyor. Modern kendi kendini süren arabalar genellikle , birden fazla sensörden ve çevrimdışı bir haritadan gelen verileri mevcut konum tahminleri ve harita güncellemeleriyle birleştiren Bayesian eşzamanlı yerelleştirme ve haritalama (SLAM) algoritmalarını kullanır. Waymo, arabalar ve yayalar gibi engelleri de kaldıran diğer hareketli nesnelerin (DATMO) algılanması ve takibi ile bir SLAM çeşidi geliştirdi. Daha basit sistemler, yerelleştirmeye yardımcı olmak için yol kenarı gerçek zamanlı yer belirleme sistemi (RTLS) teknolojilerini kullanabilir. Tipik sensörler arasında lidar (Işık Algılama ve Menzil), stereo görüş , GPS ve IMU bulunur . Otomatikleştirilmiş araçlardaki kontrol sistemleri , çevrenin daha tutarlı, doğru ve kullanışlı bir görünümünü üretmek için araçtaki çeşitli sensörlerden gelen bilgileri entegre eden bir yaklaşım olan Sensör Füzyonu'nu kullanabilir. Şiddetli yağış, dolu veya kar araç sensörlerini engelleyebilir.

Sürücüsüz araçlar , görsel nesne tanıma amacıyla bir tür yapay görme gerektirir . Otomatik arabalar, nöronların ağı aktive eden ortamdan simüle edildiği birçok hesaplama aşamasına veya seviyesine sahip bir tür derin öğrenme mimarisi olan derin sinir ağları ile geliştirilmektedir. Sinir ağı, gerçek hayattaki sürüş senaryolarından çıkarılan geniş miktarda veriye dayanır ve sinir ağının en iyi eylem planını nasıl yürüteceğini "öğrenmesini" sağlar.

Mayıs 2018'de Massachusetts Teknoloji Enstitüsü'nden araştırmacılar, haritalanmamış yollarda dolaşabilen otomatik bir araba yaptıklarını duyurdular. Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı'ndaki (CSAIL) araştırmacılar , kendi kendine giden arabaların 3D haritalar kullanmadan daha önce hiç gitmedikleri yollarda sürmesini sağlayan MapLite adlı yeni bir sistem geliştirdi. Sistem, aracın GPS konumunu, OpenStreetMap gibi bir "seyrek topolojik haritayı" (yani yalnızca yolların 2B özelliklerine sahip) ve yol koşullarını gözlemleyen bir dizi sensörü birleştirir.

homojenizasyon

Dijital çağın devam eden evrimi sırasında, dijital bilgilerin nasıl ve ne tür bir biçimde saklanacağı konusunda belirli endüstri standartları geliştirilmiştir. Bu homojenleştirme kavramı, otonom araçlar için de geçerlidir. Otonom araçların çevrelerini algılamaları için, her biri kendi dijital bilgilerine sahip farklı teknikler (örneğin radar, GPS, hareket sensörleri ve bilgisayar görüşü) kullanmaları gerekir. Homojenleştirme, bu farklı kaynaklardan gelen dijital bilgilerin aynı biçimde iletilmesini ve saklanmasını gerektirir. Bu, farklılıklarının ayrıştırıldığı ve dijital bilgilerin, araçların ve işletim sistemlerinin daha iyi anlayabileceği ve buna göre hareket edebileceği bir şekilde iletilebileceği, saklanabileceği ve hesaplanabileceği anlamına gelir.

Uluslararası standardizasyon alanında ISO /TC 204, akıllı ulaşım sistemleri (ITS) alanında kentsel ve kırsal yüzey taşımacılığı alanında bilgi, iletişim ve kontrol sistemlerinden sorumludur. AD/ADAS işlevleri, bağlanabilirlik, insan etkileşimi, araç içi sistemler, yönetim/mühendislik, dinamik harita ve konumlandırma, gizlilik ve güvenlik alanlarında uluslararası standartlar aktif olarak geliştirilmiştir.

Araç iletişim sistemleri

Bireysel araçlar, çevredeki diğer araçlardan elde edilen bilgilerden, özellikle trafik sıkışıklığı ve güvenlik tehlikeleriyle ilgili bilgilerden yararlanabilir. Araç iletişim sistemleri , eşler arası bir ağda birbirine bilgi sağlayan iletişim düğümleri olarak araçları ve yol kenarı birimlerini kullanır . İşbirlikçi bir yaklaşım olarak, araç iletişim sistemleri, işbirliği yapan tüm araçların daha etkili olmasını sağlayabilir. ABD Ulusal Karayolu Trafik Güvenliği İdaresi tarafından 2010 yılında yapılan bir araştırmaya göre , araç iletişim sistemleri tüm trafik kazalarının %79'unu önlemeye yardımcı olabilir.

Şimdiye kadar, trafik için gereken ölçekte eşler arası ağ iletişimi tam olarak uygulanmadı.

2012'de Austin'deki Texas Üniversitesi'ndeki bilgisayar bilimcileri, otomatikleştirilmiş arabalar için tasarlanmış akıllı kavşaklar geliştirmeye başladı. Kavşaklarda yoldaki her araçla doğrudan iletişim kuracak bilgisayar programları kullanmak yerine trafik ışıkları ve dur işaretleri olmayacak. Otonom araçlar söz konusu olduğunda, en etkin şekilde çalışabilmeleri için diğer 'cihazlar' ile bağlantı kurmaları esastır. Otonom araçlar, diğer otonom araçlarla ve yol kenarındaki birimlerle iletişim kurmalarına izin veren iletişim sistemleriyle donatılmıştır ve diğer şeylerin yanı sıra yol çalışmaları veya trafik sıkışıklığı hakkında bilgi sağlar. Buna ek olarak, bilim adamları geleceğin her bir otonom aracı bir kavşaktan geçerken birbirine bağlayan ve yöneten bilgisayar programlarına sahip olacağına inanıyor. Bu tür özellikler, otonom araçların otonom araç pazarındaki diğer ürün ve hizmetleri (kavşak bilgisayar sistemleri gibi) anlama ve bunlarla işbirliği yapma yeteneğini yönlendirir ve daha da geliştirir. Bu, tümü aynı ağı ve bu ağda bulunan bilgileri kullanan bir otonom araçlar ağına yol açabilir. Sonuç olarak, bu bilgi, diğer otonom araçların kullanımı yoluyla doğrulandığından, ağı kullanan daha otonom araçlara yol açabilir. Bu tür hareketler ağın değerini güçlendirecek ve ağ dışsallıkları olarak adlandırılıyor.

Helsinki düşünce kuruluşu Nordic Communications Corporation'ın Ocak 2016'da tahmin ettiği gibi, bağlantılı arabalar arasında bağlantısız olanı en zayıf olanıdır ve yoğun yüksek hızlı yollarda giderek daha fazla yasaklanacaktır .

2017 yılında Arizona Eyalet Üniversitesi'nden araştırmacılar 1/10 ölçekli bir kavşak geliştirdiler ve Crossroads adlı bir kavşak yönetimi tekniği önerdiler. Crossroads'un hem V2I iletişiminin ağ gecikmesine hem de kavşak yöneticisinin En Kötü Durum Yürütme süresine karşı çok dayanıklı olduğu gösterildi. 2018 yılında, hem model uyumsuzluğuna hem de rüzgar ve tümsekler gibi dış etkenlere karşı dayanıklı, sağlam bir yaklaşım getirildi.

Bilgisayar görüşünün fren lambalarını, dönüş sinyallerini, otobüsleri ve benzer şeyleri tanıyabilmesindeki zorluk nedeniyle araç ağ bağlantısı istenebilir. Ancak, mevcut arabaların bunlarla donatılmamış olması, bu tür sistemlerin kullanışlılığını azaltacaktır; ayrıca gizlilik endişeleri de oluşturabilirler.

yeniden programlanabilir

Otonom araçların bir başka özelliği de, ana ürünün şasi ve motor yerine yazılıma ve olanaklarına daha fazla vurgu yapmasıdır. Bunun nedeni, otonom araçların aracı süren yazılım sistemlerine sahip olmasıdır; bu, yazılımın yeniden programlanması veya düzenlenmesi yoluyla yapılan güncellemelerin, mal sahibinin faydalarını artırabileceği anlamına gelir (örneğin, kör ve kör olmayan kişileri daha iyi ayırt etmede güncelleme, böylece aracın ekstra zaman harcaması gerekir). kör bir kişiye yaklaşırken dikkatli olun). Otonom araçların bu yeniden programlanabilir parçasının bir özelliği, güncellemelerin yalnızca tedarikçiden gelmesi gerekmemesidir, çünkü makine öğrenimi yoluyla akıllı otonom araçlar belirli güncellemeler üretebilir ve bunları buna göre kurabilir (örneğin, yeni navigasyon haritaları veya yeni kavşak bilgisayar sistemleri). ). Dijital teknolojinin bu yeniden programlanabilir özellikleri ve akıllı makine öğrenimi olasılığı, otonom araç üreticilerine yazılım konusunda kendilerini farklılaştırma fırsatı veriyor. Bu aynı zamanda, ürün sürekli olarak geliştirilebildiği için otonom araçların asla bitmediği anlamına gelir.

Dijital izler

Otonom araçlar, farklı türde sensörler ve radarlarla donatılmıştır. Söylendiği gibi, bu onların diğer otonom araçlardan ve/veya yol kenarındaki birimlerden gelen bilgisayarlarla bağlantı kurmasına ve birlikte çalışmasına olanak tanır. Bu, otonom araçların bağlandıklarında veya birlikte çalıştıklarında dijital izler bıraktığı anlamına gelir. Bu dijital izlerden gelen veriler, otonom araçların sürüş kabiliyetini veya güvenliğini artırmak için yeni (belirlenecek) ürünler veya güncellemeler geliştirmek için kullanılabilir.

modülerlik

Geleneksel araçlar ve beraberindeki teknolojiler eksiksiz olacak bir ürün olarak üretiliyor ve otonom araçlardan farklı olarak ancak yeniden tasarlanmaları veya çoğaltılmaları ile geliştirilebilirler. Söylendiği gibi otonom araçlar üretilir ancak dijital özellikleri nedeniyle asla bitmez. Bunun nedeni, otonom araçların daha sonra Katmanlı Modüler Mimari ile açıklanacak olan birkaç modülden oluştuğu için daha modüler olmasıdır. Katmanlı Modüler Mimari, dört gevşek bağlı cihaz, ağ, hizmet ve içerik katmanını Otonom Araçlara dahil ederek tamamen fiziksel araçların mimarisini genişletir. Bu gevşek bağlı katmanlar, belirli standartlaştırılmış arayüzler aracılığıyla etkileşime girebilir.

• (1) Bu mimarinin ilk katmanı, cihaz katmanından oluşur. Bu katman şu iki bölümden oluşur: mantıksal yetenek ve fiziksel makine. Fiziksel makine, asıl aracın kendisine atıfta bulunur (örn. şasi ve carrosserie). Dijital teknolojiler söz konusu olduğunda, fiziksel makinelere, araçların kendisini yönlendirmeye ve otonom hale getirmeye yardımcı olan işletim sistemleri biçiminde mantıksal bir yetenek katmanı eşlik ediyor. Mantıksal yetenek, araç üzerinde kontrol sağlar ve onu diğer katmanlara bağlar.;
• (2) Cihaz katmanının üstüne ağ katmanı gelir. Bu katman ayrıca iki farklı bölümden oluşur: fiziksel aktarım ve mantıksal aktarım. Fiziksel taşıma katmanı, dijital bilgilerin iletilmesini sağlayan otonom araçların radarlarını, sensörlerini ve kablolarını ifade eder. Bunun yanında, otonom araçların ağ katmanı, dijital bilgileri diğer ağlar ve platformlarla veya katmanlar arasında iletmek için iletişim protokollerini ve ağ standardını içeren mantıksal bir aktarıma da sahiptir. Bu, otonom araçların erişilebilirliğini arttırır ve bir ağın veya platformun hesaplama gücünü sağlar.;
• (3) Hizmet katmanı, örneğin kendi sürüş geçmişleri, trafik sıkışıklığı, yollar veya park etme yetenekleriyle ilgili olarak içerik çıkarırken, oluştururken, depolarken ve tüketirken otonom araca (ve sahiplerine) hizmet eden uygulamaları ve işlevlerini içerir. ; ve
• (4) Modelin son katmanı içerik katmanıdır. Bu katman sesleri, görüntüleri ve videoları içerir. Otonom araçlar, sürüşlerini ve çevreyi anlamalarını geliştirmek ve buna göre hareket etmek için depolar, çıkarır ve kullanır. İçerik katmanı ayrıca içeriğin kaynağı, mülkiyeti, telif hakkı, kodlama yöntemleri, içerik etiketleri, Coğrafi zaman damgaları vb. hakkında meta veriler ve dizin bilgileri sağlar (Yoo ve diğerleri, 2010).

Otonom araçların (ve diğer dijital teknolojilerin) katmanlı modüler mimarisinin sonucu, bir ürün ve/veya o ürünün belirli modülleri etrafında platformların ve ekosistemlerin ortaya çıkmasına ve gelişmesine olanak sağlamasıdır. Geleneksel olarak, otomotiv araçları geleneksel üreticiler tarafından geliştirildi, üretildi ve bakımı yapıldı. Günümüzde uygulama geliştiriciler ve içerik oluşturucular, otonom araçların ürünü etrafında bir platform oluşturan tüketiciler için daha kapsamlı ürün deneyimi geliştirmeye yardımcı olabilir.

Zorluklar

Açıklanan artan araç otomasyonunun potansiyel faydaları, sorumluluk konusundaki anlaşmazlıklar, mevcut araç stokunu otomatik olmayandan otomatik hale getirmek için gereken süre ve dolayısıyla uzun bir süre insan ve otonom araçların paylaşımı gibi öngörülebilir zorluklarla sınırlanabilir. yollar, bireylerin arabalarının kontrolünü kaybetmeye karşı direnişi, güvenlikle ilgili endişeler ve kendi kendine giden arabalar için yasal bir çerçeve ve tutarlı küresel hükümet düzenlemelerinin uygulanması.

Diğer engeller arasında vasıfsızlaştırma ve potansiyel olarak tehlikeli durumlar ve anormalliklerle başa çıkmak için sürücü deneyiminin daha düşük seviyeleri, otomatik bir aracın yazılımının kaçınılmaz bir çarpışma sırasında birden fazla zararlı eylem yolu arasında seçim yapmak zorunda kaldığı etik sorunlar (' tramvay sorunu ') sayılabilir. , şu anda sürücü olarak istihdam edilen çok sayıda insanı işsiz bırakma konusundaki endişeler, sensörler ve örüntü tanıma AI tarafından oluşturulan büyük veri kümelerine polis ve istihbarat teşkilatının erişiminin bir sonucu olarak konum, ilişki ve seyahatin daha müdahaleci kitlesel gözetimi potansiyeli ve polis, diğer sürücüler veya yayalar tarafından sözlü seslerin, jestlerin ve sözlü olmayan ipuçlarının muhtemelen yetersiz anlaşılması.

Otomatik arabalar için olası teknolojik engeller şunlardır:

• Yapay Zeka, kaotik şehir içi ortamlarda hala düzgün bir şekilde çalışamıyor.
• Bir arabanın bilgisayarı, arabalar arasındaki bir iletişim sistemi gibi potansiyel olarak tehlikeye girebilir.
• Aracın algılama ve navigasyon sistemlerinin farklı hava türlerine (kar gibi) veya karıştırma ve yanıltma dahil olmak üzere kasıtlı müdahalelere duyarlılığı.
• Büyük hayvanlardan kaçınmak, tanıma ve izleme gerektirir ve Volvo , ren geyiği , geyik ve geyiklere uygun yazılımın kangurularla etkisiz olduğunu buldu .
• Otonom arabaların düzgün çalışması için yüksek çözünürlüklü haritalar gerekebilir . Bu haritaların güncel olmadığı durumlarda, makul davranışlara geri dönebilmeleri gerekir.
• Otomobilin iletişimi için arzu edilen radyo spektrumu için rekabet.
• Sistemler için saha programlanabilirliği, ürün geliştirme ve bileşen tedarik zincirinin dikkatli bir şekilde değerlendirilmesini gerektirecektir.
• Otonom araçların en iyi şekilde çalışması için mevcut yol altyapısında değişiklik yapılması gerekebilir.
• Otomatik Sürüşün doğrulama zorluğu ve dijital ikizler ve aracı tabanlı trafik simülasyonunu içeren yeni simülasyon tabanlı yaklaşımlara duyulan ihtiyaç.

Sosyal zorluklar şunları içerir:

• Gelecekteki olası düzenlemelere ilişkin belirsizlik, otonom araçların yollara yayılmasını geciktirebilir.
• İstihdam – Teknoloji üzerinde çalışan şirketler, mevcut yetenek havuzunun taleple büyümemesi nedeniyle artan bir işe alım sorununa sahiptir. Bu nedenle, çevrimiçi kurs sağlayıcıları ve DIY Robocars ve Formula Pi gibi kendi kendini yetiştiren topluluk odaklı projeler gibi üçüncü taraf kuruluşlar tarafından verilen eğitim ve öğretimin popülaritesi hızla artarken, Formula Student Driverless gibi üniversite düzeyinde müfredat dışı programlar yüksek lisans deneyimine sahip olmak. Endüstri, işe alım havuzunu genişletmek için kod, veri kümeleri ve sözlükler gibi serbestçe erişilebilen bilgi kaynaklarını istikrarlı bir şekilde artırıyor.

İnsan faktörü

Kendi kendini süren arabalar, yayaların, bisikletlilerin ve hayvanların niyetlerini belirlemenin zorluklarını zaten araştırıyor ve davranış modelleri sürüş algoritmalarına programlanmalıdır. İnsan yol kullanıcıları ayrıca, göz teması kuracak veya el sinyalleri alışverişinde bulunacak bir sürücünün olmadığı otonom araçların amaçlarını belirleme zorluğuyla karşı karşıyadır. Drive.ai , aracın dışına monte edilen LED işaretlerini içeren ve "şimdi gidiyor, karşıya geçme" ile "karşıya geçmenizi bekliyor" gibi durumları bildiren bu soruna bir çözüm test ediyor.

Güvenlik için iki insan faktörü zorluğu önemlidir. Bunlardan biri, elverişsiz veya olağandışı yol koşulları nedeniyle veya aracın sınırlı kapasiteye sahip olması nedeniyle gerekli olabilecek, otomatik sürüşten manuel sürüşe geçiştir. Ani bir devir, bir insan sürücüyü şu anda tehlikeli bir şekilde hazırlıksız bırakabilir. Uzun vadede, sürüş konusunda daha az pratiği olan insanlar daha düşük beceri düzeyine sahip olabilir ve bu nedenle manuel modda daha tehlikeli olabilir. İkinci zorluk, risk telafisi olarak bilinir : bir sistem, artan güvenlikten tamamen yararlanmak yerine daha güvenli olarak algılandığından, insanlar daha riskli davranışlarda bulunur ve diğer avantajlardan yararlanır. Yarı otomatik otomobillerin bu sorundan muzdarip olduğu gösterilmiştir, örneğin Tesla Otopilot kullanıcılarının yolu görmezden gelmesi ve şirketin otomobilin tamamen özerk olamayacağı yönündeki tavsiyesine karşı elektronik cihazlar veya diğer faaliyetler kullanması. Yakın gelecekte, yayalar ve bisikletliler, sürücüsüz arabaların onlardan kaçınabileceğine inanırlarsa, sokakta daha riskli bir şekilde seyahat edebilirler.

İnsanların kendi kendine giden arabaları satın alabilmesi ve hükümete yollarda izin vermesi için oy verebilmesi için, teknolojinin güvenli olduğuna güvenilmelidir. Kendi kendini süren asansörler 1900'de icat edildi, ancak bunları kullanmayı reddeden çok sayıda insan, operatörün artan talebi karşılamasına ve reklamlar ve acil durdurma düğmesi gibi özelliklerle güven inşa edilene kadar birkaç on yıl boyunca benimsemeyi yavaşlattı. İnsan ve otomasyon arasında üç tür güven vardır. Sürücü ve şirketin ürünü arasında yatkınlık, güven vardır. Durumsal güven veya farklı senaryolardan gelen güven. Son olarak, benzer olaylar arasında güvenin inşa edildiği öğrenilmiş güven vardır.

Ahlaki konular

Otonom otomobillerin ortaya çıkmasıyla birlikte çeşitli etik sorunlar ortaya çıkıyor. Kazaları "% 90'a kadar" azaltmak için varsayılan ancak test edilemez bir potansiyel ve engelli, yaşlı ve genç yolcular için potansiyel daha fazla erişilebilirlik nedeniyle otomatik araçların kitle pazarına sunulmasının kaçınılmaz olduğu söylenirken, bir dizi araç etik sorunlar gündeme geldi.

Özellikle insanların yaralanması durumunda bir çarpışma durumunda kimin sorumlu tutulacağı konusunda farklı görüşler vardır. Bir otomobilin teknik bir sorun nedeniyle kaza yaptığı bir durumda sorunun kaynağının otomobil üreticisi olacağı gerçeğinin yanı sıra, otomobil üreticilerinin sorumlu tutulabilmesinin bir başka önemli nedeni daha vardır: Bu, onları yenilik yapmaya ve yatırım yapmaya teşvik edecektir. sadece marka imajının korunmasından dolayı değil, aynı zamanda mali ve cezai sonuçlardan dolayı bu sorunları çözmek. Bununla birlikte, böyle bir aracı kullanmanın içerdiği riskleri bildikleri için aracı kullanan veya sahibi olanların sorumlu tutulması gerektiğini savunan sesler de vardır. Bir çalışma, sürücüsüz araç sahiplerinden son kullanıcı lisans sözleşmelerini (EULA'lar) imzalamalarını talep ederek, onlara herhangi bir kaza için sorumluluk vermelerini öneriyor. Diğer çalışmalar, bir kaza mağdurlarının iddialarına ilişkin otomatik araç sahiplerini ve kullanıcılarını koruyacak bir vergi veya sigorta getirilmesini önermektedir. Teknik bir arıza durumunda sorumlu tutulabilecek diğer olası taraflar , araçların otomatik çalışması için kodu programlayan yazılım mühendislerini ve AV bileşenlerinin tedarikçilerini içerir.

Yasal sorumluluk ve ahlaki sorumluluk sorununu bir kenara bırakırsak, yolcuların veya yayalar, bisikletliler ve diğer sürücüler gibi diğer trafik katılımcılarının tehlikede olduğu bir acil durumda otomatikleştirilmiş araçların nasıl davranması gerektiği sorusu ortaya çıkıyor. Bir yazılım mühendisinin veya araba üreticisinin işletim yazılımını programlarken karşılaşabileceği ahlaki bir ikilem, etik bir düşünce deneyinde, tramvay probleminde tanımlanır : Bir tramvay kondüktörünün, planlanan yolda kalma ve beş kişiden fazla koşma seçeneği vardır veya arabayı, üzerinde trafik olmadığını varsayarak, yalnızca bir kişiyi öldüreceği bir raya çevirin. Kendi kendini süren bir araba şu senaryodayken: yolcularla birlikte gidiyor ve aniden yoluna bir kişi çıkıyor. Araba, ya kişiyi ezmek ya da duvara çarpıp yolcuları öldürerek çarpmaktan kaçınmak için iki seçenek arasında karar vermelidir. Ele alınması gereken iki ana husus vardır. İlk olarak, otomatikleştirilmiş bir araç tarafından karar vermek için hangi ahlaki temel kullanılacaktır? İkincisi, bunlar nasıl yazılım koduna çevrilebilir? Araştırmacılar, acil durumlarda otomatikleştirilmiş araçların davranışlarına uygulanabilecek özellikle iki etik teori önerdiler: deontoloji ve faydacılık . Asimov'un Üç Robotik Yasası , deontolojik etiğin tipik bir örneğidir. Teori, otomatikleştirilmiş bir otomobilin her durumda uyması gereken katı yazılı kurallara uyması gerektiğini öne sürüyor. Faydacılık, herhangi bir kararın faydayı maksimize etme hedefine dayalı olarak verilmesi gerektiği fikrini öne sürer. Bu, bir kazada hayatta kalan insan sayısını maksimize edebilecek bir fayda tanımına ihtiyaç duyar. Eleştirmenler, otomatikleştirilmiş araçların bir çarpışma durumunda ahlaki olarak doğru tepki verebilmek için birden fazla teorinin bir karışımını uyarlaması gerektiğini öne sürüyor. Son zamanlarda, faydacılık, deontoloji, görecilik, mutlakiyetçilik (monizm) ve çoğulculuk gibi bazı belirli etik çerçeveler, kaçınılmaz kazalarda kendi kendini süren arabaların kabulü ile ilgili olarak ampirik olarak araştırılmaktadır.

Pek çok "araba" tartışması, olasılıklı bir makine öğrenimi aracı AI'nın, yakın geleceğe dinamik bir projeksiyon kullanırken, derin bir ahlaki felsefe sorununun kendisini bir andan ana ortaya çıkardığını anlayacak kadar karmaşık olabileceğine dair pratik sorunları atlıyor, ne tür Ahlaki bir sorun varsa, gerçekte varsa olurdu, muhtemelen güvenilmez bir şekilde tanımlanacak olan dahil olan tüm diğer insanlara insan değeri açısından ilgili ağırlıkların ne olması gerektiği ve olası sonuçları ne kadar güvenilir bir şekilde değerlendirebileceği. Bu pratik zorluklar ve bunlara yönelik çözümlerin test edilmesi ve değerlendirilmesi ile ilgili olanlar, teorik soyutlamalar kadar bir zorluk teşkil edebilir.

Çoğu tramvay bilmecesi abartılı ve olası olmayan gerçek kalıpları içeriyor olsa da, bir arabanın sarı bir ışık vermesi gereken hassas milisaniye veya bir bisiklet şeridine ne kadar yakın gidileceğinin yazılıma programlanması gerekeceği gibi, sıradan etik kararlar ve risk hesaplamaları kaçınılmazdır. otonom araçlardan. Sıradan etik durumlar, içerdiği özgüllük ve geniş kapsamları nedeniyle nadir ölümcül durumlardan daha alakalı olabilir. Sürücüleri ve yayaları içeren sıradan durumlar o kadar yaygındır ki, toplamda büyük miktarda yaralanma ve ölüme neden olur. Bu nedenle, ahlaki algoritmaların artan permütasyonları bile, bütünlükleri içinde düşünüldüğünde kayda değer bir etkiye sahip olabilir.

Gizlilikle ilgili sorunlar, esas olarak otomatikleştirilmiş arabaların birbirine bağlanmasından kaynaklanmaktadır ve bu da onu bir kişi hakkında herhangi bir bilgi toplayabilen başka bir mobil cihaz haline getirmektedir (bkz . veri madenciliği ). Bu bilgi toplama, gidilen rotaların takibi, ses kaydı, video kaydı, arabada tüketilen medya tercihleri, davranış kalıpları ve daha birçok bilgi akışına kadar uzanmaktadır. Bu araçları desteklemek için ihtiyaç duyulan veri ve iletişim altyapısı, özellikle diğer veri setleri ve gelişmiş analitiklerle birleştirilirse, gözetleme yeteneğine de sahip olabilir .

Otonom araçların kitlesel pazara uygulanması, yalnızca ABD'de 5 milyon işe mal olabilir ve bu da işgücünün neredeyse %3'ünü oluşturur. Bu işler taksi, otobüs, kamyonet, kamyon ve e-selamlama araçlarının sürücülerini içerir . Otomobil sigortası sektörü gibi birçok sektör dolaylı olarak etkilenir. Bu endüstri tek başına, 277.000 işi destekleyen yaklaşık 220 milyar ABD Doları tutarında bir yıllık gelir üretir. Bunu perspektife koymak için – bu, makine mühendisliği işlerinin sayısı ile ilgilidir. Bu işlerin çoğunluğunun potansiyel kaybı, dahil olan bireyler üzerinde muazzam bir etkiye sahip olacaktır.

Massachusetts Teknoloji Enstitüsü (MIT), The Moral Machine adlı bir web sitesinde otonom arabalar bağlamında tramvay sorununu canlandırdı. Ahlaki Makine, otonom araçların arıza yaptığı ve kullanıcıyı iki zararlı eylem yolu arasında seçim yapmaya zorladığı rastgele senaryolar üretir. MIT'nin Ahlaki Makine deneyi, insanların ahlaki tercihlerini belirlemek için 233 ülkedeki insanlardan 40 milyondan fazla kararı içeren verileri topladı. MIT araştırması, etik tercihlerin kültürler ve demografiler arasında farklılık gösterdiğini ve muhtemelen modern kurumlar ve coğrafi özelliklerle ilişkili olduğunu aydınlatıyor.

MIT çalışmasının küresel eğilimleri, genel olarak, insanların diğer hayvanlara kıyasla insanların hayatlarını kurtarmayı tercih ettiğini, az sayıdan ziyade çoğunluğa öncelik verdiğini ve yaşlılardan ziyade gençlerin hayatlarını kurtardığını vurgulamaktadır. Erkeklerin kadınların hayatlarını kurtarma olasılığı biraz daha yüksektir ve dini bağlı kuruluşların insan hayatına öncelik verme olasılığı biraz daha fazladır. Suçluların hayatına kedilerden daha fazla öncelik verildi, ancak köpeklerin hayatlarına suçluların hayatlarından daha fazla öncelik verildi. Evsizlerin yaşamları yaşlılardan daha fazla bağışlandı, ancak evsizlerin yaşamları obezlerden daha az bağışlandı.

İnsanlar ezici bir çoğunlukla, otonom araçların faydacı fikirlerle, yani en az zarar verecek ve sürüş kayıplarını en aza indirecek şekilde programlanmasını tercih ediyor. İnsanlar başkalarının faydacı araçlarını satın almasını isterken, kendileri ne pahasına olursa olsun araç içindeki insanların hayatlarını ön planda tutan araçlara binmeyi tercih ediyor. Bu, insanların diğerlerinin ölümcül bir durumda korunan yaşamları en üst düzeye çıkarmak için tasarlanmış faydacı araçları sürmesini tercih ettiği, ancak her ne pahasına olursa olsun yolcuların güvenliğini ön planda tutan arabalara binmek istediği bir paradoksu sunuyor. İnsanlar faydacı görüşleri destekleyen düzenlemeleri onaylamazlar ve yolcuları pahasına en büyük iyiliği teşvik etmeyi seçebilecek kendi kendine giden bir araba satın almaya daha az istekli olurlar.

Bonnefon et al. otonom araç etik yönergelerinin düzenlenmesinin toplumsal güvenliğe ters etki yapabileceği sonucuna varın. Bunun nedeni, hükümet faydacı etiği zorunlu kılarsa ve insanlar kendini koruyan arabalara binmeyi tercih ederse, bu, kendi kendini süren arabaların geniş çapta uygulanmasını engelleyebilir. Otonom otomobillerin benimsenmesini geciktirmek, bir bütün olarak toplumun güvenliğini bozar çünkü bu teknolojinin pek çok hayat kurtarması öngörülmektedir. Bu, rasyonel aktörlerin toplumsal fayda pahasına kendi çıkarlarına yönelik tercihlerine hitap ettiği müştereklerin trajedisinin paradigmatik bir örneğidir .

Test yapmak

Farklı derecelerde otomasyona sahip araçların testi, fiziksel olarak, kapalı bir ortamda veya izin verildiğinde, kamuya açık yollarda (tipik olarak bir lisans veya izin gerektiren veya belirli bir çalışma prensibine bağlı kalarak) veya bir ortamda gerçekleştirilebilir. sanal ortam, yani bilgisayar simülasyonları kullanarak. Otonom araçlar, halka açık yollarda sürüldüğünde, bir kişinin düzgün çalışmasını izlemesini ve gerektiğinde "devralmasını" gerektirir. Örneğin, New York eyaletinin test sürücüsü için, aracın her zaman lisanslı bir operatör tarafından düzeltilebilmesi için katı gereksinimleri vardır; Cardian Cube Company'nin New York Eyaleti yetkilileri ve NYS DMV ile yaptığı başvuru ve tartışmalarla vurgulandı.

Apple sürücüsüz arabaları test ediyor ve Nisan 2017'de üç olan test araçları filosunu Ocak 2018'de 27'ye ve Mart 2018'de 45'e çıkardı.

Rus internet şirketi Yandex , 2017'nin başlarında sürücüsüz otomobiller geliştirmeye başladı . İlk sürücüsüz prototip Mayıs 2017'de piyasaya sürüldü. Kasım 2017'de Yandex, AV kış testlerinin bir videosunu yayınladı. Araba, Moskova'nın karlı yollarında başarıyla sürdü. Haziran 2018'de Yandex sürücüsüz araç, Moskova'dan Kazan'a özerk modda federal bir otoyolda 485 millik (780 km) bir yolculuk yaptı . Ağustos 2018'de Yandex, Rusya'nın Innopolis kasabasında direksiyon başında insan sürücüsü olmayan Avrupa'nın ilk robotaksi hizmetini başlattı . 2020'nin başında şehirde 5.000'den fazla otonom yolcu yolculuğunun yapıldığı bildirildi. 2018'in sonunda Yandex, ABD'nin Nevada eyaletinde halka açık yollarda otonom araçları çalıştırmak için bir lisans aldı . 2019 ve 2020'de Yandex arabaları , Las Vegas'ta Tüketici Elektroniği Fuarı ziyaretçileri için demo sürüşleri gerçekleştirdi. Yandex arabaları şehrin sokaklarında insan kontrolü olmadan dolaşıyordu. 2019'da Yandex, kendi kendine giden arabalarını İsrail'in halka açık yollarında test etmeye başladı. Ekim 2019'da Yandex, Michigan Ulaştırma Bakanlığı (MDOT) tarafından Detroit Autoshow 2020 ziyaretçilerine otonom yolcu yolculukları sağlamak üzere seçilen şirketlerden biri oldu. Yandex, 2019'un sonunda sürücüsüz araçlarının 1 milyonu geçtiğini duyurdu. Rusya, İsrail ve Amerika Birleşik Devletleri'nde tamamen özerk modda mil. Şubat 2020'de Yandex, 2 milyon mil geçerek kilometresini ikiye katladı. 2020 yılında Yandex sürücüsüz arabalarını Michigan'da test etmeye başladı .

Otomatikleştirilmiş araçların ilerlemesi, otomatik sistem kapatıldığında, tipik olarak bir insan sürücünün müdahalesi ile "devreden çıkarmalar" arasında kat edilen ortalama mesafe hesaplanarak değerlendirilebilir. 2017'de Waymo, 352.545 mil (567.366 km) test boyunca 63 ayrılma bildirdi, ayrılmalar arasında ortalama 5.596 mil (9.006 km) mesafe, bu rakamları bildiren şirketler arasında en yüksek olanı. Waymo ayrıca diğer tüm şirketlerden daha fazla toplam mesafe kat etti. 2017'de 1.000 mil (1.600 km) başına 0.18 ayrılma oranı, 2016'da 1.000 mil (1.600 km) başına 0,2 ve 2015'teki 0,8'e göre bir gelişmeydi. Mart 2017'de Uber, ortalama yalnızca 0,67 mil (1,08 km) rapor etti. ) ayrılma başına. 2017'nin son üç ayında, Cruise (şu anda GM'ye aittir) toplam 62.689 mil (100.888 km) mesafe boyunca ayrılma başına ortalama 5.224 mil (8.407 km) hıza ulaştı. Temmuz 2018'de ilk elektrikli sürücüsüz yarış arabası "Robocar", navigasyon sistemi ve yapay zekasını kullanarak 1.8 kilometrelik bir parkuru tamamladı.

Ayrılma ile otonom olarak kat edilen toplam mesafe arasındaki mesafe

araba üreticisi	Kaliforniya, 2016		Kaliforniya, 2018		Kaliforniya, 2019
	Ayrılmalar arasındaki mesafe	Kat edilen toplam mesafe	Ayrılmalar arasındaki mesafe	Kat edilen toplam mesafe	Ayrılmalar arasındaki mesafe	Kat edilen toplam mesafe
Waymo	5.128 mil (8,253 km)	635.868 mil (1.023.330 km)	11.154 mil (17.951 km)	1.271.587 mil (2.046.421 km)	11.017 mil (17.730 km)	1.450.000 mil (2.30.000 km)
BMW	638 mil (1.027 km)	638 mil (1.027 km)
nissan	263 mil (423 km)	6.056 mil (9.746 km)	210 mil (340 km)	5.473 mil (8.808 km)
Ford	197 mil (317 km)	590 mil (950 km)
Genel motorlar	55 mil (89 km)	8.156 mil (13.126 km)	5.205 mil (8.377 km)	447.621 mil (720.376 km)	12.221 mil (19.668 km)	831.040 mil (1.337.430 km)
aptiv	15 mil (24 km)	2.658 mil (4.278 km)
tesla	3 mil (4,8 km)	550 mil (890 km)
Mercedes-Benz	2 mil (3,2 km)	673 mil (1.083 km)	1,5 mil (2,4 km)	1.749 mil (2.815 km)
bosch	7 mil (11 km)	983 mil (1.582 km)
hayvanat bahçesi			1.923 mil (3.095 km)	30.764 mil (49.510 km)	1.595 mil (2.567 km)	67.015 mil (107.850 km)
Nuro			1.028 mil (1.654 km)	24.680 mil (39.720 km)	2.022 mil (3.254 km)	68.762 mil (110.662 km)
midilli.ai			1.022 mil (1.645 km)	16.356 mil (26.322 km)	6.476 mil (10.422 km)	174.845 mil (281.386 km)
Baidu ( Apolong )			206 mil (332 km)	18.093 mil (29.118 km)	18.050 mil (29.050 km)	108.300 mil (174.300 km)
Aurora			100 mil (160 km)	32.858 mil (52.880 km)	280 mil (450 km)	39.729 mil (63.938 km)
elma			1,1 mil (1,8 km)	79.745 mil (128.337 km)	118 mil (190 km)	7.544 mil (12.141 km)
Uber			0,4 mil (0,64 km)	26.899 mil (43.290 km)		0 mil (0 km)

Ekim 2021'de, Avrupa'nın halka açık yollarda otonom sürüşe yönelik ilk kapsamlı pilot testi olan L3Pilot, ITS Dünya Kongresi 2021 ile birlikte Almanya'nın Hamburg kentinde otomobiller için otomatik sistemleri gösterdi . SAE Seviye 3 ve 4 işlevleri sıradan yollarda test edildi.

Uygulamalar

Otonom kamyon ve kamyonetler

Otto ve Starsky Robotics gibi şirketler otonom kamyonlara odaklandı. Kamyonların otomasyonu, yalnızca bu çok ağır araçların geliştirilmiş güvenlik yönleri nedeniyle değil, aynı zamanda müfreze yoluyla yakıt tasarrufu yapabilmeleri nedeniyle de önemlidir . Otonom minibüsler, Ocado gibi çevrimiçi marketler tarafından kullanılıyor .

Araştırmalar ayrıca makro (şehir içi dağıtım) ve mikro düzeyde ( son mil teslimatı ) mal dağıtımının daha küçük araç boyutları imkanı sayesinde otonom araçların kullanımıyla daha verimli hale getirilebileceğini göstermiştir.

Taşıma sistemleri

Çin, 2015 yılında Henan eyaletindeki ilk otomatik halk otobüsünü Zhengzhou ve Kaifeng'i birbirine bağlayan bir otoyolda izledi. Baidu ve King Long , 14 koltuklu, ancak sürücü koltuğu olmayan bir araç olan otomatik minibüs üretiyor. Üretilen 100 araçla 2018, Çin'de ticari otomatik hizmetin ilk yılı olacak.

Avrupa'da, Belçika, Fransa, İtalya ve Birleşik Krallık'taki şehirler otomatikleştirilmiş arabalar için ulaşım sistemleri işletmeyi planlıyor ve Almanya, Hollanda ve İspanya trafikte halka açık testlere izin verdi. 2015 yılında Birleşik Krallık , Milton Keynes'de LUTZ Pathfinder otomatik podunun halka açık denemelerini başlattı . 2015 yazından itibaren, Fransız hükümeti PSA Peugeot-Citroen'in Paris bölgesinde gerçek koşullarda denemeler yapmasına izin verdi. Deneylerin 2016 yılına kadar Bordeaux ve Strasbourg gibi diğer şehirlere genişletilmesi planlandı. Fransız şirketleri THALES ve Valeo (Audi ve Mercedes premi'yi donatan ilk kendi kendine park eden araç sisteminin sağlayıcısı) arasındaki ittifak, kendi sistemini test ediyor. Yeni Zelanda, Tauranga ve Christchurch'te toplu taşıma için otomatik araçlar kullanmayı planlıyor.

olaylar

Tesla Otopilot

Ekim 2015'in ortalarında Tesla Motors , Tesla Autopilot özelliği içeren yazılımlarının 7. sürümünü ABD'de kullanıma sundu . 9 Ocak 2016'da Tesla, 7.1 sürümünü kablosuz bir güncelleme olarak kullanıma sunarak, arabaların sürücü arabada olmadan park yerlerine geri dönmesine veya kendi kendine park etmesine izin veren yeni bir "çağırma" özelliği ekledi. Kasım 2020 itibariyle, Tesla'nın otomatik sürüş özellikleri, Otomotiv Mühendisleri Derneği'nin (SAE) beş araç otomasyon düzeyine göre şu anda Seviye 2 sürücü yardım sistemi olarak sınıflandırılmaktadır . Bu seviyede araba otomatikleştirilebilir, ancak bir an önce kontrolü ele almaya hazır olması gereken sürücünün tüm dikkatini gerektirir; Otopilot bazen şerit çizgilerini algılamakta başarısız olur ve sürücüyü uyarırken kendini devreden çıkarır.

20 Ocak 2016'da, bir Tesla'nın Otopilot ile bilinen beş ölümcül kazasından ilki Çin'in Hubei eyaletinde meydana geldi. Çin'in 163.com haber kanalına göre, bu "Çin'in Tesla'nın otomatik sürüşü (sistemi) nedeniyle ilk kaza sonucu ölümü" oldu. Başlangıçta Tesla, aracın çarpmadan o kadar kötü bir şekilde hasar gördüğüne ve kayıt cihazının aracın o sırada Otopilot'ta olduğunu kesin olarak kanıtlayamadığına dikkat çekti; ancak 163.com, otomobilin yüksek hızlı çarpışmadan önce herhangi bir kaçınma eylemi yapmaması ve sürücünün aksi halde iyi sürüş sicili gibi diğer faktörlerin, otomobilin otomatik pilotta olma olasılığının güçlü olduğunu gösterdiğine dikkat çekti. zaman. Benzer bir ölümcül kaza dört ay sonra Florida'da meydana geldi. 2018'de, ölen sürücünün babası ile Tesla arasında müteakip bir hukuk davasında Tesla, kaza anında arabanın Otopilot'ta olduğunu inkar etmedi ve kurbanın babasına bu gerçeği belgeleyen kanıt gönderdi.

Bilinen ikinci ölümcül kaza , 7 Mayıs 2016'da Williston, Florida'da bir Tesla Model S elektrikli otomobil Otopilot modundayken 18 tekerlekli traktör-römork ile meydana gelen trafik kazasında yolcu hayatını kaybetti . 28 Haziran 2016'da ABD Ulusal Karayolu Trafik Güvenliği İdaresi (NHTSA), Florida Otoyol Devriyesi ile birlikte çalışan kazayla ilgili resmi bir soruşturma başlattı . NHTSA'ya göre, ön raporlar, kazanın, traktör römorkunun kontrolsüz bir erişim otoyolunda bir kavşakta Tesla'nın önünde sola dönüş yapması ve arabanın fren yapmaması sonucu meydana geldiğini gösteriyor. Otomobil, tırın çekicisinin altından geçtikten sonra yoluna devam etti. NHTSA'nın ön değerlendirmesi, tahmini 25.000 Model S otomobil popülasyonunun dahil olduğu kaza anında kullanımda olan herhangi bir otomatik sürüş sisteminin tasarımını ve performansını incelemek için açıldı. 8 Temmuz 2016'da NHTSA, Tesla Motors'tan ajansa Otopilot teknolojisinin tasarımı, işletimi ve testi hakkında ayrıntılı bilgi vermesini istedi. Ajans ayrıca, tanıtımından bu yana Autopilot'taki tüm tasarım değişikliklerinin ve güncellemelerinin ayrıntılarını ve Tesla'nın önümüzdeki dört ay için planlanan güncelleme programını istedi.

Tesla'ya göre, "ne otopilot ne de sürücü, parlak bir gökyüzüne karşı çekici römorkun beyaz tarafını fark etti, bu yüzden fren uygulanmadı." Araba, "römorkun altı Model S'nin ön camına çarparak", römorkun altında tam hızda sürmeye çalıştı. Tesla ayrıca bunun Tesla'nın 130 milyon milin (210 milyon kilometre) üzerinde Autopilot ile çalışan müşterileri tarafından yürütülen bilinen ilk otopilot ölümü olduğunu iddia etti, ancak bu açıklamada Tesla, Hubei Çin'deki Ocak 2016 ölümünün iddialarını kabul etmeyi reddetti. ayrıca bir otomatik pilot sistem hatasının sonucuydu. Tesla'ya göre, ABD'deki tüm araç türleri arasında her 94 milyon mil (151 milyon kilometre) bir ölüm vakası var.

Temmuz 2016'da ABD Ulusal Ulaştırma Güvenliği Kurulu (NTSB), Otopilot devreye girerken meydana gelen ölümcül kazayla ilgili resmi bir soruşturma başlattı. NTSB, yalnızca politika önerilerinde bulunma yetkisine sahip bir soruşturma organıdır. Bir ajans sözcüsü, "Bir göz atmaya ve bu olaydan neler öğrenebileceğimizi görmeye değer, böylece otomasyon daha geniş çapta tanıtıldıkça bunu mümkün olan en güvenli şekilde yapabiliriz" dedi. Ocak 2017'de NTSB, Tesla'nın hatalı olmadığı sonucuna varan raporu yayınladı; Soruşturma, Tesla otomobilleri için, Otopilot kurulduktan sonra kaza oranının yüzde 40 düştüğünü ortaya koydu.

2021'de NTSB Başkanı, şirketin CEO'suna gönderilen bir mektuba göre Tesla'yı, sürücüler tarafından kötüye kullanılmamasını sağlamak için Otopilotunun tasarımını değiştirmeye çağırdı.

Waymo

Waymo, Google bünyesinde kendi kendini süren bir araba projesi olarak ortaya çıktı . Ağustos 2012'de Google, araçlarının herhangi bir zamanda yolda yaklaşık bir düzine arabayı içeren 300.000'den fazla otomatik sürüş milini (500.000 km) kazasız tamamladığını ve bunun yerine tek sürücülerle test etmeye başladıklarını duyurdu. çiftler halinde. Mayıs 2014'ün sonlarında Google, direksiyon simidi, gaz pedalı veya fren pedalı olmayan ve tamamen otomatik olan yeni bir prototip ortaya çıkardı. Mart 2016 itibariyle Google, filolarını otomatik modda toplam 1.500.000 mil (2.400.000 km) test sürüşüne çıkardı. Aralık 2016'da Google Corporation, teknolojisinin Waymo adlı yeni bir şirkete devredileceğini ve hem Google hem de Waymo'nun Alphabet adlı yeni bir ana şirketin yan kuruluşları haline geleceğini duyurdu .

Google'ın 2016 başlarındaki kaza raporlarına göre, test arabaları, 2016'da aracın yazılımı bir kazaya neden olmasına rağmen, diğer sürücülerin 13 kez hatalı olduğu 14 çarpışmaya karışmıştı.

Haziran 2015'te Brin, o tarih itibariyle 12 aracın çarpışmaya maruz kaldığını doğruladı. Sekizi, bir dur işareti veya trafik ışığında arkadan çarpışmalar içeriyordu, ikisinde aracın başka bir sürücü tarafından yandan savrulması, birinde başka bir sürücünün dur işaretinden yuvarlanması ve bir tanesinde bir Google çalışanının arabayı manuel olarak kontrol etmesi. Temmuz 2015'te, üç Google çalışanı, sürücüsü trafik ışıklarında fren yapamayan bir otomobilin arkadan çarpması sonucu hafif yaralandı. Bu, ilk kez bir çarpışmanın yaralanmalarla sonuçlanmasıydı. 14 Şubat 2016'da bir Google aracı kum torbalarının yolunu kapatmasını engellemeye çalıştı. Manevra sırasında bir otobüse çarptı. Google, "Bu durumda, açıkça bir sorumluluk taşıyoruz, çünkü arabamız hareket etmeseydi bir çarpışma olmazdı." dedi. Google, kazayı bir yanlış anlama ve bir öğrenme deneyimi olarak nitelendirdi. Kazada herhangi bir yaralanma olmadığı bildirildi.

Uber ATG

Mart 2017'de, bir Uber Advanced Technologies Group'un test aracı, Tempe, Arizona'da başka bir arabanın yol vermemesi ve Uber aracını ters çevirmesi üzerine bir kazaya karıştı . Kazada herhangi bir yaralanma olmadı. 22 Aralık 2017 itibariyle Uber, otomatik modda 2 milyon mili (3,2 milyon kilometre) tamamlamıştı.

Mart 2018'de Elaine Herzberg , yine Tempe'de bir Uber aracının çarpması sonucu ABD'de sürücüsüz bir araba tarafından öldürülen ilk yaya oldu. Herzberg, bir kavşaktan yaklaşık 400 metre uzakta bir yaya geçidinin dışından geçiyordu. Bu, ilk kez bir kişinin otonom bir araç tarafından öldürüldüğünün bilinmesi ve gelişen kendi kendine giden otomobil endüstrisini çevreleyen düzenlemeler hakkında soru sorması anlamına geliyor. Bazı uzmanlar, bir insan sürücünün ölümcül kazayı önleyebileceğini söylüyor. Arizona Valisi Doug Ducey daha sonra, Uber'in kamu güvenliğini en büyük önceliği haline getirme beklentisinin "tartışmasız bir başarısızlığını" öne sürerek şirketin otomatik arabalarını halka açık yollarda test etme ve çalıştırma yeteneğini askıya aldı. Uber, kaza sonucunda Kaliforniya'daki tüm sürücüsüz araba testlerinden çekildi. 24 Mayıs 2018'de ABD Ulusal Taşımacılık Güvenliği Kurulu bir ön rapor yayınladı.

Eylül 2020'de BBC'ye göre, yedek sürücü, televizyonu Hulu tarafından yayınlanan The Voice'u yayınlarken birkaç saniye yola bakmadığı için ihmalden adam öldürmekle suçlandı . Uber herhangi bir cezai suçlama ile karşı karşıya değildir çünkü ABD'de şirket için cezai sorumluluk için hiçbir temel yoktur. Sürücünün kazadan kaçınma kapasitesinde sürücü koltuğunda olduğu için kazadan sorumlu olduğu varsayılır (Seviye 3'te olduğu gibi). Denemenin Şubat 2021'de yapılması planlanıyor.

Navya Arma sürüş sistemi

9 Kasım 2017'de, yolcuları olan bir Navya Arma otomatik sürücüsüz otobüsü bir kamyonla kaza yaptı. Kamyonun kazada kusurlu olduğu ve durağan otomatik otobüse geri döndüğü belirlendi. Otonom otobüs kaçamak hareketler yapmadı veya farlarını yakmak veya korna çalmak gibi defansif sürüş teknikleri uygulamadı. Bir yolcunun yorumladığı gibi, "Mekiğin geri hareket etme yeteneği yoktu. Mekik sadece hareketsiz kaldı."

Toyota e-Palet operasyonu

26 Ağustos 2021'de Tokyo 2020 Olimpiyat ve Paralimpik Oyunları'nda Sporcular Köyü içinde hareketliliği desteklemek için kullanılan bir mobilite aracı olan Toyota e-Palette , yaya geçidinden geçmek üzere olan görme engelli bir yaya ile çarpıştı. Süspansiyon kazadan sonra yapıldı ve 31'de iyileştirilmiş güvenlik önlemleri ile yeniden başlatıldı.

Kamuoyu araştırmaları

Accenture tarafından 2011 yılında ABD ve Birleşik Krallık'taki 2 bin 06 tüketiciyle yapılan çevrimiçi bir ankette, %49'u "sürücüsüz bir araba" kullanmanın rahat olacağını söyledi.

JD Power and Associates tarafından 2012 yılında 17.400 araç sahibiyle yapılan bir ankette, %37'sinin başlangıçta "tam otonom bir araba" satın almakla ilgileneceklerini söylediği ortaya çıktı. Ancak, teknolojinin 3.000 ABD Doları daha pahalıya mal olacağı söylendiğinde bu rakam %20'ye düştü.

Otomotiv araştırmacısı Puls tarafından yaklaşık 1.000 Alman sürücüyle 2012'de yapılan bir ankette, katılımcıların %22'si bu arabalara karşı olumlu bir tutum sergiledi, %10'u kararsız, %44'ü şüpheci ve %24'ü düşmanca davrandı.

Cisco Systems tarafından 10 ülkedeki 1.500 tüketiciyle 2013 yılında yapılan bir ankette, %57'sinin "tamamen insan sürücü gerektirmeyen bir teknolojiyle kontrol edilen bir arabaya binme olasılığının yüksek olduğunu" belirttiği ve Brezilya, Hindistan ve Çin'in en çok güvenmeye istekli olduğu bulundu. otomatik teknoloji.

Insurance.com tarafından 2014 yılında ABD'de yapılan bir telefon anketinde , lisanslı sürücülerin dörtte üçünden fazlası en azından kendi kendine giden bir araba satın almayı düşüneceklerini söyledi ve araba sigortası daha ucuz olsaydı %86'ya yükseldi. %31,7'si bunun yerine otomatik bir araba mevcut olduğunda sürmeye devam etmeyeceklerini söyledi.

En iyi otomobil gazetecilerinin Şubat 2015'te yaptığı bir ankette, %46'sı Tesla veya Daimler'in piyasaya tam otonom bir araçla ilk giren olacağını tahmin ederken (%38 ile) Daimler'in en işlevsel, güvenli ve en iyi araç olacağı tahmin ediliyordu. -otonom araç talep ediyor.

2015 yılında Delft Teknoloji Üniversitesi tarafından yapılan bir anket anketi, 109 ülkeden 5.000 kişinin otomatik sürüş konusundaki görüşlerini araştırdı. Sonuçlar, katılımcıların ortalama olarak en keyifli sürüş modunu manuel sürüşü bulduğunu gösterdi. Ankete katılanların %22'si tam otomatik bir sürüş sistemi için herhangi bir para harcamak istemedi. Katılımcıların en çok yazılım korsanlığı/kötüye kullanımı konusunda endişeli oldukları ve ayrıca yasal sorunlar ve güvenlik konusunda endişeli oldukları tespit edildi. Son olarak, daha gelişmiş ülkelerden katılımcılar (düşük kaza istatistikleri, yüksek öğrenim ve daha yüksek gelir açısından) araç aktarım verileri konusunda daha az rahattı. Anket ayrıca, otomatikleştirilmiş bir araba satın alma ilgisine ilişkin potansiyel tüketici görüşü hakkında sonuçlar verdi ve ankete katılan mevcut sahiplerin %37'sinin otomatik bir araba satın almakla "kesinlikle" veya "muhtemelen" ilgilendiğini belirtti.

2016 yılında Almanya'da yapılan bir ankette, Alman nüfusunu yaş, cinsiyet ve eğitim açısından temsil eden 1.603 kişinin kısmen, yüksek ve tam otomatik araçlara yönelik görüşleri incelendi. Sonuçlar, erkeklerin ve kadınların onları kullanma isteklerinde farklılık gösterdiğini gösterdi. Erkekler otomatik arabalara karşı daha az endişe ve daha fazla neşe hissederken, kadınlar tam tersini gösterdi. Kaygıya yönelik cinsiyet farkı özellikle genç erkekler ve kadınlar arasında belirgindi ancak katılımcıların yaşıyla birlikte azaldı.

2016 yılında, Amerika Birleşik Devletleri'nde 1.584 kişinin görüşünü gösteren bir PwC anketi, "katılımcıların yüzde 66'sının otonom arabaların muhtemelen ortalama insan sürücüden daha akıllı olduğunu düşündüklerini" vurguluyor. İnsanlar hala güvenlik ve çoğunlukla arabanın hacklenmesi gerçeği konusunda endişeli. Bununla birlikte, görüşülen kişilerin sadece %13'ü bu yeni tür arabalarda hiçbir avantaj görmemektedir.

2017'de Pew Araştırma Merkezi, 1-15 Mayıs tarihleri ​​arasında 4.135 ABD'li yetişkinle anket yaptı ve birçok Amerikalı'nın, yaşamları boyunca otomatikleştirilmiş araçların yaygın olarak benimsenmesinden tüm iş kategorilerinin robotlarla değiştirilmesine kadar çeşitli otomasyon teknolojilerinden önemli etkiler beklediğini tespit etti. işçiler.

2019'da sırasıyla 54 ve 187 ABD'li yetişkinin katıldığı iki kamuoyu araştırmasının sonuçları yayınlandı. Yeni bir standart anket olan otonom araç kabul modeli (AVAM), katılımcıların farklı otomasyon seviyelerinin etkilerini daha iyi anlamalarına yardımcı olmak için ek açıklamalar da dahil olmak üzere geliştirildi. Sonuçlar, kullanıcıların yüksek özerklik düzeylerini daha az kabul ettiklerini ve yüksek düzeyde özerk araçlar kullanmaya yönelik önemli ölçüde daha düşük niyet sergilediklerini gösterdi. Ek olarak, kısmi özerklik (seviyeden bağımsız olarak), tam özerkliğe göre eşit olarak daha yüksek sürücü katılımı (ellerin, ayakların ve gözlerin kullanımı) olarak algılandı.

Düzenleme

Dünya çapında 101'den fazla ülkenin abone olduğu Cenevre Karayolu Trafiği Sözleşmesi , sürücünün 18 yaşında olmasını şart koşuyor.

Dünya çapında 83 ülke tarafından imzalanan 1968 Viyana Karayolu Trafiği Sözleşmesi, trafik yasalarını yönetmek için ilkeler belirler. Konvansiyonun temel ilkelerinden biri, bir sürücünün trafikteki bir aracın davranışından her zaman tam kontrol ve sorumlu olduğu kavramı olmuştur. 2016 yılında, sözleşmede yapılan bir reform, onaylanmış ülkeler için otomatikleştirilmiş özellikler için olanaklar açmıştır.

Şubat 2018'de, UNECE'nin İç Taşımacılık Komitesi (ITC), otomatikleştirilmiş, otonom ve bağlantılı araçlarla ilgili WP.29 faaliyetlerinin önemini kabul etti ve WP.29'dan özel bir çalışma Grubu kurmayı düşünmesini istedi. Talebin ardından, WP.29, Haziran 2018 oturumunda, Frenler ve Koşu Donanımı Çalışma Grubunu (GRRF) Otomatik/Otonom ve Bağlantılı Araçlar (GRVA) üzerine yeni bir Çalışma Grubuna dönüştürmeye karar verdi.

Haziran 2020'de WP.29 sanal toplantı, GRVA'nın "otomatik/otonom ve bağlı araçlar" konulu beşinci oturumu ve "siber güvenlik ve yazılım güncellemeleri" konulu altıncı oturumu hakkında raporları onayladı, bu, Seviye 3'teki BM düzenlemesinin oluşturulduğu anlamına geliyor.

2022'nin ilk yarısında, UNECE yönetmeliği 157, bazı ülkelerde otomobiller için 22 Ocak 2022'de yürürlüğe girecek. 2022'nin ikinci yarısında, 1968 Karayolu Trafiği Sözleşmesi'nin 1. Maddesi ve mükerrer yeni 34. Maddesi, 13 Ocak 2022'den önce reddedilmediği takdirde, 14 Temmuz 2022'de yürürlüğe girecektir.

Japonya'da mevzuat ve düzenleme

Japonya, Viyana Sözleşmesi'ne taraf olmayan bir ülkedir. 2019'da Japonya, "Karayolu Trafik Yasası" ve "Karayolu Taşıma Araçları Yasası" adlı iki yasayı değiştirdi ve Nisan 2020'de yürürlüğe girdi. Eski yasada, 3. Seviye kendi kendine giden arabalara halka açık yollarda izin verildi. İkinci yasada, Otonom Sürüş Sisteminin (ADS) Seviye 3 kendi kendine sürüş işlevinde güvenlik sertifikasyonu için tip belirleme süreci ve iddia edilen tip için sertifika süreci yasal olarak tanımlanmıştır. Değişiklik süreci boyunca, 2014 yılından bu yana Kabine Ofisi tarafından yürütülen ulusal proje "SIP-adus" un kazanımları tam olarak değerlendirildi ve kabul edildi.

2020'de , Seviye 4'ün sosyal dağıtım ve kabul edilebilirliğini dikkate alan bir sonraki aşama ulusal düzeyde yol haritası planı resmi olarak yayınlandı . UNECE WP.29 GRVA'nın siber güvenlik ve yazılım güncellemeleri konusundaki taahhütlerini yansıtacak Araç" ve düzenleme Ocak 2021'de yürürlüğe girdi.

Nisan 2021'de Ulusal Polis Teşkilatı (NPA) , gerekli yasal değişiklik konuları da dahil olmak üzere Seviye 4 hareketlilik hizmetlerini gerçekleştirmek için araştırmadaki sorunların özetine ilişkin uzman komitesinin 2020 Mali Yılı raporunu yayınladı. 2021 yazında Ekonomi, Ticaret ve Sanayi Bakanlığı (METI) , kabul edilebilir Seviye 4 mobilite hizmetini gerçekleştirmek için sosyal dağıtım ile Ar-Ge'yi kapsayacak bir "L4'e Giden Yol" projesini başlatmak için MLIT ile birlikte hazırlandı ve Eylül ayında halka açık bilgilerini güncelledi . Bu proje kapsamında değişen rolleri yansıtan medeni hukuk sorumluluk sorunu açıklığa kavuşturulacaktır.

Pazarlamada yanıltıcı temsil hakkında "Gereksiz Primlere ve Yanıltıcı Beyanlara Karşı Kanun"un 5. maddesi uygulanır.

2022'de NPA, Seviye 4 hizmetleri için onay şemasını içerecek şekilde bir sonraki olağan Diyet oturumunda Diyete "Karayolu Trafik Yasası" ile ilgili değişiklik tasarısı sunacak.

Amerika Birleşik Devletleri'ndeki yasal durum

Viyana Sözleşmesi'ne taraf olmayan bir ülke olan Amerika Birleşik Devletleri'nde, devlet araç kodları genellikle 2012 itibariyle yüksek düzeyde otomatikleştirilmiş araçları öngörmez - ancak zorunlu olarak yasaklamaz. belirli yasaları çıkarmış veya düşünüyorlar. 2016 yılına kadar , Columbia Bölgesi ile birlikte yedi eyalet (Nevada, California, Florida, Michigan, Hawaii, Washington ve Tennessee), otomatikleştirilmiş araçlar için yasalar çıkardı. Tesla'nın Otopilot sistemi tarafından meydana gelen ilk ölümcül kaza gibi olaylar, otomatik arabalar için yasaların ve standartların gözden geçirilmesi hakkında tartışmalara yol açtı.

Federal politikalar

Eylül 2016'da, ABD Ulusal Ekonomik Konseyi ve ABD Ulaştırma Bakanlığı (USDOT) , otomatikleştirilmiş araçların teknolojileri başarısız olursa nasıl tepki vermesi gerektiğini, yolcu gizliliğinin nasıl korunacağını ve sürücülerin nasıl olması gerektiğini tanımlayan standartlar olan Federal Otomatik Araçlar Politikası'nı yayınladı. bir kaza durumunda korunur. Yeni federal yönergeler, yeniliği boğmak için çok zorlayıcı olmaktan kaçınırken, eyalet yasalarının bir yamalı çalışmasından kaçınmayı amaçlamaktadır. O zamandan beri USDOT birden fazla güncelleme yayınladı:

• Otomatik Sürüş Sistemleri: Bir Güvenlik Vizyonu 2.0 (12 Eylül 2017)
• Ulaşımın Geleceğine Hazırlanmak: Otomatik Araçlar 3.0 (4 Ekim 2018)
• Otomatik Araç Teknolojilerinde Amerikan Liderliğini Sağlamak: Otomatik Araçlar 4.0 (8 Ocak 2020)

Ulusal Karayolu Trafik Güvenliği İdaresi , 30 Mart 2020'de Otomatik Sürüş Sistemi için Yolcu Koruması'nı ve ardından 3 Aralık 2020'de Otomatik Sürüş Sistemi Güvenliği Çerçevesini kamuoyunun yorumu için yayınladı . Otomatik sürüş sistemleriyle manuel kontrollerin kaldırılması, Çerçeve belgesinin ise motorlu araç güvenliğini sağlamak için otomatik sürüş sistemi yeterliliğini tanımlamanın ve değerlendirmenin nesnel bir yolunu sağlamanın yanı sıra güvenliği artırmak için özelliklerin geliştirilmesine uyum sağlamak için esnek kalması amaçlanıyor.

devlet politikaları

Nevada

Haziran 2011'de Nevada Yasama Meclisi , otomatik arabaların kullanımına izin veren bir yasa çıkardı. Böylece Nevada, otomatik araçların yasal olarak halka açık yollarda çalıştırılabileceği dünyadaki ilk yargı bölgesi haline geldi. Yasaya göre, Nevada Motorlu Araçlar Departmanı, güvenlik ve performans standartlarını belirlemekten ve acente, otomatik araçların test edilebileceği alanları belirlemekten sorumludur. Bu mevzuat, Google sürücüsüz arabasının yasal olarak daha fazla test edilmesini sağlamak amacıyla Google tarafından desteklenmiştir . Nevada yasası, otomatikleştirilmiş bir aracı " bir insan operatörünün aktif müdahalesi olmadan kendini sürmek için yapay zeka , sensörler ve küresel konumlandırma sistemi koordinatlarını kullanan bir motorlu araç" olarak tanımlar . Kanun ayrıca, araç kendi kendine çalışırken operatörün dikkat etmesine gerek olmayacağını da kabul etmektedir. Google ayrıca, yolcuların direksiyon başındayken kısa mesaj göndermelerine izin vermek için dikkati dağılmış sürüş yasağından muaf tutulması için lobi yaptı , ancak bu yasa haline gelmedi. Ayrıca, Nevada'nın yönetmelikleri, testler sırasında direksiyon başında bir kişi ve yolcu koltuğunda bir kişi gerektirir.

Florida

Nisan 2012'de Florida, otonom araçların halka açık yollarda test edilmesine izin veren ikinci eyalet oldu.

Kaliforniya

California, Vali Jerry Brown Eylül 2012'de Mountain View'daki Google Genel Merkezi'nde SB 1298'i yasalaştırdığında otomatik araç testine izin veren üçüncü eyalet oldu .

19 Şubat 2016'da Kaliforniya'da, otomatikleştirilmiş araçların sürücüsü, direksiyon simidi, gaz pedalı veya fren pedalı olmayanlar da dahil olmak üzere halka açık yollarda çalışmasına izin verecek olan California Assembly Bill 2866 tanıtıldı. Tasarı, Kaliforniya Motorlu Araçlar Dairesi'nin bu kuralların yürürlüğe girmesi için 1 Temmuz 2018'e kadar bu düzenlemelere uyması gerektiğini belirtiyor. Kasım 2016 itibariyle, bu tasarı henüz menşe evinden geçmedi. California, Ekim 2016'da önerilen federal otomatik araçlar politikası hakkında tartışmalar yayınladı.

Aralık 2016'da Kaliforniya Motorlu Araçlar Dairesi, iki kırmızı ışık ihlaline yanıt olarak Uber'e sürücüsüz araçlarını yoldan çekmesini emretti. Uber, ihlalleri derhal insan hatasına bağladı ve sürücüleri askıya aldı.

Washington DC

Washington, DC'nin bölge kodu :

"Otonom araç", bir sürücü aktif olarak aracın kontrol sistemlerinden herhangi birini çalıştırmadan, Bölge yollarında seyredebilen ve trafik kontrol cihazlarını yorumlayabilen bir araç anlamına gelir. "Otonom araç" terimi, elektronik kör nokta yardımı, çarpışmadan kaçınma, acil frenleme, park yardımı, uyarlanabilir hız sabitleyici, şeritte kalma yardımı, şerit sağlama sistemleri de dahil olmak üzere, aktif güvenlik sistemleri veya sürücü destek sistemleri ile etkinleştirilen bir motorlu taşıtı kapsamaz. - sistem tek başına veya diğer sistemlerle birlikte, teknolojinin kurulu olduğu aracın bir insan operatör tarafından aktif kontrol veya izleme olmaksızın sürmesini sağlamadığı sürece, kalkış uyarısı veya trafik sıkışıklığı ve kuyruk yardımı.

Aynı bölge kodunda, şu kabul edilir:

Otonom bir araç, halka açık bir karayolu üzerinde çalışabilir; koşuluyla, araç:

• (1) Sürücünün herhangi bir zamanda otonom aracın kontrolünü üstlenmesini sağlayan bir manuel geçersiz kılma özelliğine sahiptir;
• (2) Çalışırken aracın kumanda koltuğunda her an otonom aracın kontrolünü ele geçirmeye hazır bir sürücüye sahip olması; ve
• (3) Bölgenin yürürlükteki trafik kanunlarına ve motorlu taşıt kanunlarına ve trafik kontrol cihazlarına uygun olarak çalışabilir.

Michigan ve diğerleri

Aralık 2013'te Michigan, sürücüsüz araçların halka açık yollarda test edilmesine izin veren dördüncü eyalet oldu. Temmuz 2014'te, Idaho'nun Coeur d'Alene şehri, sürücüsüz arabalara izin veren hükümler içeren bir robot yönetmeliği kabul etti.

Birleşik Krallık'taki mevzuat

2013 yılında Birleşik Krallık hükümeti, otonom araçların halka açık yollarda test edilmesine izin verdi. Bundan önce, Birleşik Krallık'ta robotik araçların tüm testleri özel mülk üzerinde gerçekleştiriliyordu. Mart 2019'da İngiltere, Viyana Sözleşmesi'ne imza atan bir ülke oldu.

2020 yazında başlatılan istişare sırasında uzmanların karışık tepkisinin ardından Birleşik Krallık, 2021 itibariyle, kendi kendine giden otomatik şerit tutma sistemlerine (ALKS) 37 mil (veya 60 km/sa) hıza izin verecek yeni bir yasa teklifi üzerinde çalışıyor. Bu sistemin, yol yapımı veya sert hava koşulları gibi "planlanmamış olaylar" meydana geldiğinde kontrolü sürücüye geri vermesine izin verilecek. Bağlantılı ve Otonom Araçlar Merkezi (CCAV), İngiltere ve Galler Hukuk Komisyonu ve İskoç Hukuk Komisyonu'ndan "otomatik" araçlar ve bunların toplu taşıma ağlarının bir parçası olarak kullanımları için yasal çerçevenin kapsamlı bir incelemesini üstlenmesini istedi. ve isteğe bağlı yolcu hizmetleri. Ekipler politika geliştiriyor ve nihai rapor 2021'in son çeyreğinde verilecek.

Pazarlamada yanıltıcı temsil konusunda , Motor Üreticileri ve Tüccarları Derneği (SMMT) aşağıdaki gibi yol gösterici ilkeler yayınladı:

1. Otomatik sürüş özelliği, yanıltıcı olmamak için, bu özelliğin çalışabileceği koşulların belirlenmesi de dahil olmak üzere, yeterince açık bir şekilde tanımlanmalıdır.
2. Otonom sürüş özelliği, destekli sürüş özelliğinden ayırt edilmesi için yeterince açık bir şekilde tanımlanmalıdır.
3. Hem otomatik sürüş hem de destekli sürüş özelliklerinin açıklandığı durumlarda, birbirlerinden net bir şekilde ayırt edilmelidir.
4. Destekli sürüş özelliği, otonom sürüş özelliği olduğu izlenimini verecek şekilde tanımlanmamalıdır.
5. Bir otomatikleştirilmiş veya destekli sürüş özelliğinin adı, örneğin bir destekli sürüş özelliği için, diğerinin – karışıklığı önlemek için yardımcı kelimeler gerekli olabilir – olduğunu ifade ederek yanıltıcı olmamalıdır, sürücünün kontrolün tamamen kendisinde olması gerektiğini açıkça belirterek zamanlar.

Avrupa'da Mevzuat

2014 yılında, Fransa Hükümeti, otonom araçların halka açık yollarda test edilmesine 2015 yılında izin verileceğini duyurdu. Ulusal topraklar üzerinden, özellikle Bordeaux, Isère, Île-de-France ve Strasbourg'da 2000 km'lik yol açılacak. Akıllı ulaşım sistemlerine adanmış bir konferans olan 2015 ITS Dünya Kongresi'nde, Fransa'da açık yollarda otonom araçların ilk gösterimi Ekim 2015'in başlarında Bordeaux'da gerçekleştirildi.

2015 yılında, GM, Ford ve Toyota gibi çeşitli otomobil şirketlerine karşı önleyici bir dava, onları "Frenler ve direksiyon gibi temel işlevlerin kontrolünü varsayımsal olarak ele geçirebilecek bilgisayar korsanlarına karşı savunmasız olan Hawking araçlarıyla" suçladı.

2015 baharında, İsviçre Federal Çevre, Ulaştırma, Enerji ve İletişim Departmanı (UVEK), Swisscom'un Zürih sokaklarında sürücüsüz bir Volkswagen Passat'ı test etmesine izin verdi .

Nisan 2017 itibariyle, Macaristan'da geliştirme araçları için halka açık yol testleri yapmak mümkündür , ayrıca, Zalaegerszeg şehri yakınlarında, yüksek düzeyde otomatikleştirilmiş işlevleri test etmek için uygun olan kapalı bir test yolu olan ZalaZone test yolu inşaatı da devam etmektedir .

Motorlu taşıtlar için tip onayı gerekliliklerine ilişkin 27 Kasım 2019 tarihli Avrupa Parlamentosu ve Konseyinin (AB) 2019/2144 Yönetmeliği, otomatikleştirilmiş araçlar ve tam otomatik araçlarla ilgili özel gereksinimleri tanımlar. Bu yasa 2022'den itibaren geçerlidir ve sistemler ve diğer öğeler için tek tip prosedürlere ve teknik şartnamelere dayanmaktadır.

Almanya'da Temmuz 2021'de Karayolu Trafik Yasası ve Zorunlu Sigorta Yasasında Değişiklik Yapan Federal Yasa (Otonom Sürüş Yasası) yürürlüğe girdi. Kanun, otonom sürüş özelliklerine sahip motorlu araçlara izin veriyor, yani kamuya açık yollarda belirli çalışma alanlarında, bir kişi sürmeden bağımsız olarak sürüş görevlerini gerçekleştirebilen araçlar. Uygun çalışma alanlarında otonom sürüşle ilgili hükümler Seviye 4'e karşılık gelir.

Asya'da Mevzuat

2016 yılında, Singapur Kara Transit Otoritesi, Birleşik Krallık otomotiv tedarikçisi Delphi Automotive ile ortaklaşa, isteğe bağlı bir otomatik taksi hizmetinin 2017'de yürürlüğe girmesi için bir otomatik taksi filosunun test çalıştırması için hazırlıklara başladı .

2017'de Güney Kore hükümeti, evrensel standartların eksikliğinin kendi mevzuatının yeni iç kuralları zorlamasını engellediğini belirtti. Ancak, uluslararası standartlar belirlendikten sonra, Güney Kore'nin mevzuatı uluslararası standartlara benzeyecektir.

Çin'deki Düzenleme

2018'de Çin, koşullu otomasyon, üst düzey otomasyon ve tam otomasyon (L3, L4 ve L5 SAE seviyeleri) için otonom arabaları düzenlemek için düzenlemeler getirdi.

Kurallar, araçların ilk olarak halka açık olmayan bölgelerde test edilmesi, yol testlerinin yalnızca belirlenmiş caddelerde yapılabilmesi ve kontrolü devralmaya hazır olarak kalifiye bir kişinin her zaman sürücü konumunda oturması gerektiğini belirtir.

—  Reuters

Çin yönetmeliği, Sanayi ve Bilgi Teknolojileri Bakanlığı'na (MIIT), Kamu Güvenliği Bakanlığı'na (MPS) ve Ulaştırma Bakanlığı'na (MOT) düzenleyici yetki veriyor.

Çin yönetmeliği, test araçlarının olayını kaydetme, analiz etme ve yeniden oluşturma için uzaktan izleme yeteneği ve kapasitesini zorunlu kılıyor.

Ulusal Kurallar ayrıca, test başvurusunda bulunan kişinin, test sırasında kişisel yaralanma ve maddi hasar için mali yeterliliğe sahip olmasını gerektirir.

-  Çin kanunu.

Test sürücüsü için aranan şartlar en az 3 yıl kusursuz sürüş deneyimidir.

Otomatik araçlar, kaza veya arızadan önceki 90 saniye boyunca bilgileri otomatik olarak kaydetme ve saklama kapasitesine sahip olmalıdır. Bu veriler en az 3 yıl saklanmalıdır.

2021'de Çin, eyalet düzeyindeki yollar listesine otoyolları eklemeyi planlıyor ve şehir düzeyindeki yetkililer otomatik arabalara izin verebilir.

2021'de NIO , Tesla'ya benzer seviyede otonom sürüş sistemine sahip arabalar üretiyor: NIO, Seviye 2 ve Seviye 4 araç üzerinde çalışıyor.

NIO, algı algoritmaları, yerelleştirme, kontrol stratejisi ve platform yazılımı dahil olmak üzere NAD tam yığın otonom sürüş kabiliyetini geliştirmiştir. NIO Aquila Super Sensing, 11 8MP yüksek çözünürlüklü kamera, 1 ultra uzun menzilli yüksek çözünürlüklü LiDAR, 5 milimetre dalga radarı, 12 ultrasonik sensör, 2 yüksek hassasiyetli konumlandırma ünitesi, V2X ve ADMS dahil olmak üzere 33 yüksek performanslı algılama ünitesine sahiptir. Aquila saniyede 8 GB veri üretebilir. NIO Adam, toplam 1.016 TOPS işlem gücüne sahip 4 Nvidia Orin SoC'ye sahiptir.

NIO, otonom sürüş yetenekleri söz konusu olduğunda Tesla benzeri bir yaklaşım benimsiyor.

Otonom sürüş teknolojisinin sağladığı güvenlik özelliklerini standart özellikler olarak sunacak, ancak abonelik olarak sunulacak otonom sürüş özellikleri için ücret alacak.

Teslimatların Q1 2022'de başlaması bekleniyor.

- 

Avustralya'daki Düzenleme

Avustralya'nın da devam eden bazı denemeleri var.

Daha yüksek otomasyon seviyelerine sahip araçlar, Avustralya'da henüz ticari olarak mevcut değildir, ancak bu araçların denemeleri şu anda hem burada hem de yurtdışında devam etmektedir.

—  infrastruture.gov.au

Bu belirsizliğe dikkat çeken Avustralya'nın ulaştırma bakanları, Seviye 3 'koşullu otomatikleştirilmiş' araçların 2020 yılına kadar yollarımızda güvenli ve yasal olarak çalışmasını sağlamak için aşamalı bir reform programı üzerinde anlaştılar.

—  infrastruture.gov.au

Yükümlülük

Kendi kendini süren araba sorumluluğu, otomatikleştirilmiş bir araba insanlara fiziksel zarar verdiğinde veya yol kurallarını çiğnediğinde kimin sorumlu olacağını belirleyecek, gelişmekte olan bir hukuk ve politika alanıdır. Otonom otomobiller, sürüş kontrolünü insanlardan otonom otomobil teknolojisine kaydırdığında, sürücünün yasal bir çerçeve gerektirecek olan operasyonel sorumluluğu paylaşmaya rıza göstermesi gerekecektir. Hasar ve yaralanmadan sorumlu tarafları adil bir şekilde belirlemek ve insan sakinler, sistem operatörü, sigortacılar ve kamu kasası arasındaki olası çıkar çatışmalarını ele almak için mevcut sorumluluk yasalarının gelişmesine ihtiyaç olabilir. Otonom araç teknolojilerinin kullanımındaki artışlar (örneğin, gelişmiş sürücü destek sistemleri ) bu sürüş sorumluluğunda kademeli değişimlere yol açabilir. Gerçek kullanımdan elde edilen verilerin yokluğunda bu iddiayı değerlendirmek zor olsa da, savunucular tarafından karayolu kazalarının sıklığını etkileme potansiyeline sahip olduğu iddia edilmektedir. Güvenlikte çarpıcı bir gelişme varsa, operatörler, iyileştirme ödülünün bir parçası olarak kalan kazalara ilişkin sorumluluklarını diğerlerine yansıtmaya çalışabilirler. Bununla birlikte, bu tür etkilerin mütevazı veya mevcut olmadığı tespit edilirse, sorumluluktan kaçmaları için açık bir neden yoktur, çünkü bu tür bir sorumluluğun amacının bir kısmı, bir şeyi kontrol eden tarafa, ondan kaçınmak için ne gerekiyorsa onu yapma konusunda bir teşvik vermektir. tehlikeye sebep oluyor. Potansiyel kullanıcılar, normal sorumluluğunu başkalarına devretmek isteyen bir operatöre güvenmek konusunda isteksiz olabilir.

Her durumda, bir arabayı hiç kontrol etmeyen (Seviye 5) iyi bilgili bir kişi, anlaşılır bir şekilde, kontrolleri dışındaki bir şey için sorumluluk kabul etme konusunda isteksiz olacaktır. Ve bir dereceye kadar kontrolün paylaşılması mümkün olduğunda (Seviye 3 veya 4), iyi niyetli bir kişi, aracın bir kazadan önceki son saniyelerde kontrolü geri vermeye, sorumluluk ve sorumluluğu da geri vermeye çalışabileceğinden endişe duyacaktır, ancak potansiyel sürücünün kazadan kaçınmak için araçtan daha iyi bir şansı olmadığı durumlarda, çünkü dikkatli olmaları gerekmemektedir ve eğer çok akıllı bir araba için çok zorsa, bir insan için çok zor olabilir. Operatörler, özellikle Waymo veya Uber gibi mevcut yasal yükümlülükleri ("izin değil, af dileyin" sloganı altında) göz ardı etmeye çalışanlardan, normalde sorumluluktan mümkün olan en üst düzeyde kaçınmaya çalışması beklenebileceğinden, Operatörlerin kontroldeyken kazalardan sorumlu tutulmaktan kaçınmaya teşebbüs etme potansiyeli.

Daha yüksek otomasyon seviyeleri ticari olarak tanıtıldığından (Seviye 3 ve 4), sigorta endüstrisi, kişisel otomobil sigortası küçülürken ticari ve ürün sorumluluk hatlarının daha büyük bir oranını görebilir.

Tam otonom araç sorumluluğu söz konusu olduğunda haksız fiiller göz ardı edilemez. Herhangi bir araba kazasında genellikle ihmal sorunu ortaya çıkar. Otonom otomobillerin durumunda, ihmal büyük olasılıkla üreticiye düşecektir, çünkü aracın kontrolünü elinde tutmayan kullanıcıya bir özen yükümlülüğü ihlali yüklemek zor olacaktır. Otonom bir araba davasında ihmalin gündeme geldiği tek zaman, otonom aracın çarptığı kişi ile üretici (General Motors) arasında bir anlaşma vardı. Ardından, ürün sorumluluğu büyük olasılıkla sorumluluğun üreticiye yüklenmesine neden olacaktır. Bir kazanın ürün sorumluluğu kapsamına girmesi için, bir kusur, yeterli uyarıların sağlanmaması veya üretici tarafından öngörülebilir olması gerekir. Üçüncüsü, bu durumda tasarım kusuruna dayalı ürün sorumluluğuna benzeyen kusursuz sorumluluktur. Nevada Yüksek Mahkemesi kararına (Ford vs. Trejo) dayanarak, davacının üreticinin tüketici beklenti testini geçemediğini kanıtlaması gerekiyor. Otonom araç sorumluluğu söz konusu olduğunda, üç büyük haksız fiil potansiyel olarak bu şekilde işleyebilir.

Arabaların beklenen lansmanı

Elle sürülen araçlar (SAE Düzey 0) ve tam otonom araçlar (SAE Düzey 5) arasında, bir dereceye kadar otomasyona sahip olarak tanımlanabilecek çeşitli araç türleri vardır . Bunlar topluca yarı otomatik araçlar olarak bilinir. Tam otomasyon için teknoloji ve altyapının geliştirilmesi biraz zaman alacağından, araçların artan otomasyon seviyelerine sahip olması muhtemeldir. Bu yarı otomatik araçlar, tam otomatik araçların birçok avantajını potansiyel olarak kullanabilirken, yine de sürücüyü araçtan sorumlu tutar.

Beklenen Seviye 2

Tesla araçları, Tesla'nın gelecekte tam kendi kendine sürüşe izin vereceğini iddia ettiği donanımlarla donatılmıştır. Ekim 2020'de Tesla , "Tam Kendi Kendine Sürüş" yazılımının " beta " sürümünü Amerika Birleşik Devletleri'ndeki küçük bir test grubuna sundu; ancak bu "Tam Kendi Kendine Sürüş", 2. seviye özerkliğe karşılık gelir.

Beklenen Seviye 3

Aralık 2021'de Mercedes-Benz, Seviye 3 için yasal onay alan ikinci dünya üreticisi oldu. Jam Pilot farklı tipteydi. Mercedes-Benz, müşterilerin 2022'nin ilk yarısında Drive Pilot teknolojisine sahip bir S-Serisi satın alabileceklerini ve bu sayede yoğun trafikte 60 km/sa (37mph) hıza kadar koşullu otomatik modda sürüş yapabileceklerini söylüyor. veya Almanya'da otoyolun uygun kısımlarında sıkışık durumlar.

2017'de BMW'nin 7 Serisi'ni 2021'de ticarileştirmeden önce ABD, Almanya ve İsrail'in halka açık şehir içi otoyollarında otomatikleştirilmiş bir otomobil olarak denemesi bekleniyordu . Gerçekleştirilmemiş olsa da BMW hala 7 Serisi'ni bir sonraki üretici olmaya hazırlıyor. 2022'nin ikinci yarısında Seviye 3'e ulaşmak.

Audi , 2017 yılında ısrarcı Seviye 3 teknolojisine sahip bir A8 sedanını tanıtmış olsa da , düzenleyici engeller onun 2020'de Seviye 3'ü gerçekleştirmesini engelledi.

Eylül 2021'de Stellantis , halka açık İtalyan karayollarında Seviye 3 otonom araçları test eden bir pilot programdan elde ettiği bulgularını sundu. Stellantis'in Otoyol Şoförü, Maserati Ghibli ve Fiat 500X prototiplerinde test edilen Seviye 3 yeteneklerini talep ediyor .

Beklenen Seviye 4

Ağustos 2021'de Toyota , Tokyo 2020 Olimpiyat Köyü çevresinde potansiyel olarak 4. Seviye hizmet verdi .

Ekim 2021'de Dünya Akıllı Ulaşım Sistemleri Kongresi'nde Honda , modifiye edilmiş Legend Hybrid EX üzerinde Seviye 4 teknolojisini zaten test ettiklerini sundu. Ay sonunda Honda, Tochigi vilayetindeki bir test kursunda Seviye 4 teknolojisi üzerinde doğrulama projesi yürüttüklerini açıkladı . Honda, 2022'nin başlarında halka açık yollarda test yapmayı planlıyor.

Ayrıca bakınız

Referanslar

daha fazla okuma

Wikimedia Commons'ta sürücüsüz araba ile ilgili medya